参数漫游者

微调后的模型需经“期末考”——科学评估其真实表现。本文详解人工与自动化结合的评估方法，涵盖数据构建、工具使用与结果分析，助你打造可靠AI应用。...

大模型虽强大，但需微调才能贴合具体业务。本文详解六种微调方法，从全量训练到高效LoRA，结合实战参数配置与评估策略，手把手教你将通用AI转化为专属智能，助力模型真正落地应用...

LLaMA Factory是中小企业微调大模型的“瑞士军刀”，通过低代码数据处理、QLoRA轻量训练与一键API部署，大幅降低技术门槛。仅需8GB显存即可完成7B模型微调，...

大模型并非天生智能，其能力源于系统的三阶段训练：预训练构建知识库，微调赋予专业技能，强化学习塑造价值观与创造力。本文以通俗比喻解析AI从“无知”到“专家”的成长路径，涵盖核...

大模型如何从“通才”变“专才”？本文深入浅出解析其能力进化路径：预训练打基础，微调塑专长，PEFT实现轻量高效适配。三阶段协同，降低AI应用门槛，助力个人与企业打造专属智能...

大模型虽博学，却难精专。如同通才实习生，需“岗前培训”才能胜任具体工作。微调（Fine-tuning）正是让通用AI蜕变为行业专家的关键：通过少量高质量数据，调整模型“旋钮...