Talbot3的笔记

规模是否可行（非巨头）建议策略<70B✅ 是自建集群或云服务100B⚠️ 极难寻求云厂商合作、融资支持❌ 几乎不可能改用MoE 架构或微调现有模型务实建议除非你有数千万美元预算 + 顶级 AI 工程团队微调开源百亿模型（如 Yi-34B、Qwen-72B）；使用 MoE 架构（如训练一个 8×22B MoE）；聚焦垂直领域，用 30B–70B 模型 + RAG 达到类似效果。如需具体 DeepSpeed 配置模板或成本模拟工具，可进一步说明。

微调不再是“只有大公司玩得起”的技术。借助LoRA/QLoRA + 开源框架，个人开发者也能在消费级硬件上定制专属大模型。理解不同方法的权衡，选择与资源、任务匹配的策略。本文所有方法均可在中一键实验。不妨从一个 QLoRA 任务开始，亲手打造你的第一个定制模型！延伸阅读LoRA 原论文QLoRA 论文LLaMA-Factory 官方文档作者：一名关注高效 AI 开发的工程师 | 更新于 2025 年。