LLM微调

LLM微调是在预训练大语言模型的基础上，使用特定领域的数据进行进一步训练， 使模型更好地适应特定任务或领域的过程。这种方法可以显著提升模型在特定任务上的表现。

• 全参数微调（Full Fine-tuning）
• LoRA（Low-Rank Adaptation）
• P-tuning
• Prompt Tuning
• Adapter Tuning

了解微调的具体步骤，包括数据准备、模型选择、训练参数设置、 评估方法等。我们将提供详细的实践指南和代码示例。

探索微调过程中的最佳实践，包括数据质量控制、超参数调优、 模型评估、性能优化等关键方面。学习如何获得最佳的微调效果。

推荐优质的学习资源、工具和框架，帮助您更好地进行LLM微调。 包括教程、论文、代码库、在线课程等。