第13章：模型微调（Fine-tuning）

DeepSeek 等大模型在通用领域表现出色，但要使其在特定行业（如金融、法律、医疗）或企业内部场景中发挥最佳效能，往往需要进行模型微调（Fine-tuning）。微调是基于预训练模型，利用特定任务或领域的数据进行进一步训练的过程，旨在使模型更好地理解和生成特定领域的语言模式。本章将深入探讨领域适配的微调策略、低成本微调技术（如 LoRA/QLoRA），以及微调后模型的评估与部署。

领域适配：金融/法律/医疗语料微调

将 DeepSeek 模型适配到特定领域，能够显著提升其在该领域的专业性和准确性，减少“幻觉”，并更好地遵循领域特定的规范和术语。

1. 领域适配的重要性

• 专业知识增强：通用模型可能缺乏特定领域的专业术语、事实和推理能力。微调能将这些知识注入模型。
• 语言风格匹配：不同领域有其独特的表达方式和语境，微调能让模型更好地理解和模仿这种风格。
• 减少幻觉：模型在不熟悉的领域更容易“胡编乱造”。通过领域数据微调，可以使模型在特定领域生成更可靠、更准确的内容。
• 提升特定任务性能：例如，在法律问答、医疗诊断辅助、金