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AI 模型微调入门
了解 AI 模型微调的基本概念和方法，用 LoRA 等高效微调技术定制专属模型。
25 分钟 2 个步骤2026-09-08
分享：
1微调基础概念
什么是模型微调。
**微调（Fine-tuning）：** 在预训练模型的基础上，用特定领域的数据进一步训练，让模型适应特定任务。
**为什么要微调：**
- 让模型在特定任务上表现更好
- 让模型学习特定领域的知识
- 控制模型的输出风格
**高效微调方法：**
- LoRA：低秩适配，参数量少
- QLoRA：量化版 LoRA，显存要求更低
- Adapter：插入式微调
💡 LoRA 是目前最流行的微调方法，参数量只有全量微调的 0.1-1%。
小贴士
- LoRA 是目前最流行的微调方法，参数量少效果不错
- 微调效果取决于数据质量，不是数据量
- 从开源模型开始微调，成本更低
- 微调后评估模型在目标任务上的表现
- 微调不是万能的，简单任务用提示词即可
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