场景实践算法工程师、技术创作者工程
用 LoRA 微调你的第一个模型
不从头训练模型，也能用少量数据做出更贴合业务风格的模型。
完成后你会得到
理解并规划一次 LoRA 微调实验
阅读
半天
路径
6 节
阅读路径
按这个顺序读，概念之间的依赖会顺很多。
- 01预训练（Pretraining）训练与微调
- 02微调（Fine-tuning）训练与微调
- 03监督微调（SFT）训练与微调
- 04LoRA训练与微调
- 05LoRA Rank训练与微调
- 06过拟合与欠拟合训练与微调
任务拆解
每一步都对应一个可执行动作，而不是泛泛看概念。
1区分预训练和微调
2理解 SFT 的作用
3掌握 LoRA 原理和参数选择
4准备训练数据
5判断过拟合风险
Prompt 使用原则
先用这些约束把模型拉到正确轨道，再复制下方专题 Prompt。
先用 Prompt 验证风格和任务边界
把训练样本整理成输入输出对
对比基座模型和微调模型的失败案例
专题 Prompt
暂无关联 Prompt