smol-course进阶技巧：掌握高级微调技术的5个核心方法
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smo/smol-course 想要让你的小模型发挥出惊人性能吗？🤔 今天就来揭秘smol-course项目中的5个高级微调核心方法，帮助你在模型优化的道路上事半功倍！
核心方法一：精通指令调优技术
指令调优是提升模型理解能力的关键步骤。通过精心设计的对话模板，你可以让模型更好地理解用户意图并给出准确回复。
在1_instruction_tuning/模块中，你会发现详细的监督微调指南和聊天模板配置方法。
核心方法二：掌握偏好优化策略
偏好优化技术能让模型更符合用户的需求和偏好。DPO（直接偏好优化）和ORPO（离线偏好优化）是两种强大的方法：
- DPO：直接优化模型偏好，无需复杂的奖励模型
- ORPO：离线训练方式，计算效率更高
核心方法三：参数高效微调技巧
LoRA（低秩适配）技术让你能用少量参数实现高效的模型微调：
- 仅训练适配器层，保持基础模型不变
- 大幅减少计算资源和存储需求
- 快速切换不同任务的专业模型
核心方法四：全面评估模型性能
使用LightEval等工具对你的LLM进行全面评估，确保模型在各个维度都表现优异。
核心方法五：合成数据集生成
学会使用6_synthetic_datasets/模块中的技术，自动生成高质量的指令数据集和偏好数据集。
实战案例展示
在notebooks目录中，你会发现丰富的实战案例：
- es/1_instruction_tuning/sft_finetuning_example.ipynb
- ja/2_preference_alignment/dpo_finetuning_example.ipynb
进阶学习路径
- 基础阶段：掌握单元1-3的内容
- 进阶阶段：深入学习单元4-6的高级技术
- 实战阶段：完成项目中的实际任务
通过这5个核心方法，你将能够： ✅ 大幅提升模型性能 ✅ 节省训练时间和资源 ✅ 构建更符合需求的AI助手
记住，持续实践和不断优化才是掌握高级微调技术的关键！🚀
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
