大模型微调新手全流程友好指南

已于 2025-05-08 16:52:08 修改
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分类专栏： 一文速学-人工智能项目实战 文章标签： 人工智能 数据挖掘 架构 DeepSeek 语言模型
于 2025-05-08 16:41:42 首次发布
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引言

关于大模型微调的文章已经写过有两篇：大模型微调与RAG检索增强有何区别？从基础原理到案例分析全面详解和一文带你了解大模型微调的前世今生，基础概率和理论原理内容基本上都涵盖全面，因此本篇文件不做过多的原理解释说明，主要聚焦于大模型微调的实战和各个代码功能模块细节的讲解。

我是Fanstuck，致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者，每一篇文章都凝聚着我对技术的深刻洞察。从人工智能的基础理论到前沿研究成果，从热门框架的深度解析到实战项目的详细拆解，内容丰富多样

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《大模型 Agent 应用实战指南》第4章：核心 Agent 设计与提示工程
学习，输出==》再学习再输出
06-26 116
定义：思维链 (CoT) 是指在给 LLM 的提示词中，通过提供包含中间推理步骤的示例或明确要求 LLM 逐步思考的指令，来促使 LLM 生成一个逻辑清晰、环环相扣的推理过程，最终得出结论或执行行动。目的：解决 LLM 在处理复杂问题时可能出现的“跳步”或逻辑混乱问题，提升其推理的准确性和鲁棒性。它让 LLM 不仅知道“是什么”，更知道“为什么”和“如何做”。对比：传统 Prompt：直接给出问题，期望 LLM 直接给出答案。用户：“我的订单ABC123能退货吗？
大模型微调是什么，大模型微调全面指南，看完不迷路!
最新发布
youmaob的博客
04-30 764
在深入讲解之前，我们先来简单地理解一下“微调”的概念：大模型微调（Fine-tuning），就是在预训练好的大语言模型（例如Qwen、GPT系列、DeepSeek等）基础上，利用特定的数据集对模型的参数进行小规模训练，以更好地适应特定任务或领域。比如，你有一个通用的语言模型，但你想专门用来写金融报告或者进行客服问答，那么通过微调，这个模型就能更高效地完成这些特定任务。
大模型微调终极指南
weixin_59191169的博客
08-29 847
今天给大家带来一篇大模型微调相关的最新综述，主要大模型微调归纳为7个阶段分别为数据准备、模型初始化、训练环境配置、模型微调、模型评估与验证、模型部署以及模型监控与维护。模型微调（Fine-Tuning）就是以预训练模型为基础，通过相对较少的特定数据集进行的进一步训练，主要是在模型预先存在的知识之上用过减少数据和计算成本来提高特定任务的效果。模型预训练与微调之间差距大模型微调的优势：迁移学习：利用预训练过程中获得的知识，通过减少计算时间和资源，将其适应于特定任务。
大模型微调是什么？有什么用？
h1453586413的博客
09-02 2793
大模型微调是指在已经训练好的大规模预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集，对模型的参数进行少量的调整和优化。Qwen2是通义千问团队最近开源的大语言模型， 以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式做高精度的命名实体识别（NER），入门学习LLM微调、建立对大模型微调的认知。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER）是自然语言处理中的一项重要任务。其主要目的是从文本中识别出具有特定意义的实体，这些实体可以包括人名、地名、组织机构名、时间、日期、货币金额等。
学大模型必看！手把手带你从零微调大模型！
kiiy2的博客
07-18 1518
今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。 今天这篇文章，就手把手带你从零微调一个大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。
什么是大模型微调？
qq_20984273的博客
02-03 1368
大模型微调（Fine-tuning）是指在一个预训练的深度学习模型的基础上，使用新的任务相关数据集对模型进行训练。预训练的模型通常是在大规模数据集上进行的，例如自然语言处理中的BERT、计算机视觉中的ResNet等。微调的目的是使模型适应新的特定任务，而不是从头开始训练一个全新的模型。通过微调，可以在相对较小的数据集上实现较好的性能，避免了从零开始训练一个新模型所需的大规模标注数据和计算资源。选择一个在大规模数据上预训练过的模型，该模型的学习到的特征对于相关任务是有用的。1. **选择预训练模型：**
【弹塑性材料模型新手指南】：5大基础概念和6大应用案例解密
![【弹塑性材料模型新手指南】：5大基础概念和6大应用案例解密]... 参考资源链接：[ANSYS/LS-DYNA 弹塑性材料模型详解](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4nws5pf579?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 弹塑性材料模型概述 ...
如何在VSCode中免费使用DeepSeek R1：本地大模型编程助手全攻略
wumingkun319的博客
02-12 3928
如果您想在Visual Studio Code中直接运行DeepSeek作为类似于 GitHub Copilot 的代码代理，而无需花一分钱，请跟着我向您展示如何使用LM Studio、Ollama和Jan等工具来执行此操作。
国产轻量模型部署指南：1B~3B小模型性能实测 × CPU部署 × 量化技巧全解析
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
03-29 1672
🎯 本章目标：帮助你彻底理清“我是谁？我该用哪个模型？该怎么部署？让你在千变万化的大模型生态中，选出最适合自己的小而美方案！
【2024最新】深入了解 大语言模型（LLM）微调方法（总结）
m0_48891301的博客
05-06 3453
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。即更新模型所有权重的过程，被称为全微调。需要注意的是，与预训练一样，全微调需要足够的内存和计算预算来存储和处理训练过程中的所有梯度、优化器和其他更新组件。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。
大模型微调
Baiempirical的博客
04-08 1901
LLM,fine-tuning
大模型~合集2
whaosoft143ai的博客
03-17 692
更奇怪的是，Battle 发现，如果为模型提供正向的 prompt，比如「这会很有趣」或「你和 ChatGPT 一样聪明」，有时候模型的性能也会提升。该工具可以自动改进简单的输入 prompt，比如「骑马的男孩」，从而得到更好的图像。这里也一样，自动生成的 prompt 的表现优于人类专家给出的 prompt（用作起点），至少根据 PickScore 指标是这样的。「你就坐在那里，试图找到单词的某种神奇组合，从而让你的模型在你的任务上得到最佳的可能表现。」Henley 说，「难的是将其产品化。 whao
大家都在说的AI大模型微调到底是什么？最易懂的AI知识科普！为你解决对“微调”所有的疑问
python1234_的博客
06-25 2432
chatgpt说：模型微调(Model Fine-tuning)是指在已经训练好的模型基础上，针对特定任务或数据集进行调整，以获得更好的性能。通常情况下，模型微调是在预训练模型的基础上完成的，它可以提高模型在新任务或新数据集上的表现。举个例子，如下图，一个与训练出来的什么都会的小羊驼(大语言模型)，又通过FineTuning微调，学习了到专业的知识和背景(领域知识)，于是它变成了一个领域专家(行业大语言模型)微调，翻译自Fine tuning，简称FT，也被很多人称为“精调”。
大模型微调（Fine-tuning）全解：微调基础概念介绍，高效微调的应用场景
m0_56255097的博客
02-26 1602
所谓大模型微调，指的在已有的大规模预训练模型基础上，通过对标注数据进行训练，进一步优化 模型的表现，以适应特定任务或场景的需求。不同于RAG或者Agent技术，通过搭建工作流来优化模型表现，微调是通过修改模型参数来优化模型能力，是一种能够让模型“永久”掌握某种能力的方法。
大模型开发--文搞懂Fine-tuning(大模型微调)
qingkahui24689的博客
08-22 1066
本文将从三个方面，带您一文搞懂一、微调的定义大模型微调是利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练的过程。它旨在优化模型在特定任务上的性能，使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。二、微调的核心原因定制化功能：微调的核心原因是赋予大模型更加定制化的功能。通用大模型虽然强大，但在特定领域可能表现不佳。通过微调，可以使模型更好地适应特定领域的需求和特征。领域知识学习：通过引入特定领域的数据集进行微调，大模型可以学习该领域的知识和语言模式。这有助于模型在特定任务上取得更好的性能。
NLP大模型微调原理
狮子座明仔知识集散场
05-07 8025
2. 论文《Training Compute-Optimal Large Language Models》研究发现最好的性能不是在最大的模型上，而是在用了更多token的模型上，因此作者认为一个较小的模型训练的时间更长，用的token更多，能达到一样的模型效果，并且在预测时较为便宜（cheaper）。GPT等大型语言模型基于Prompt的zero shot的学习范式有一个很大的问题是，预训练的模型完成的任务是后继文本的预测，这和具体任务的要求有一些偏离，生成的结果也不一定符合人的意图。
你知道什么是微调吗？大模型为什么要微调？以及大模型微调的原理是什么？（非常详细）收藏这一篇就够了
Javachichi的博客
06-25 4474
预训练(pre+train)+微调(fine+tuning)，是目前主流的范式**”**在学习大模型的过程中，怎么设计神经网络和怎么训练模型是一个重要又基础的操作。但与之对应的微调也是一个非常重要的手段，这里就着重讲一下为什么要微调，其优点是什么以及微调的本质。01什么是微调？学习一门技术不但要知其然，也要知其所以然。想了解为什么要微调，首先要知道什么是微调？我们常说的大模型，指的是具有大量参数的神经网络模型，具体的可以看之前的文章。
带你快速了解大模型微调原理
xiangxueerfei的博客
07-08 1396
大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型深度学习模型基础上，使用新的、特定任务相关的数据集对模型进行进一步训练的过程。这种微调技术的主要目的是使模型能够适应新的、具体的任务或领域，而无需从头开始训练一个全新的模型。以下是大模型微调的一些关键点和详细解释。01定义与背景定义：大模型微调是指利用预训练模型（这些模型通常在大规模数据集上进行训练，如BERT、GPT等）的权重和特征，通过在新任务数据集上的训练，对模型进行适应性和优化调整。
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