fine-tuning

RAG 和微调解决的是同一类问题吗？从大模型底层全链路拆解两者的本质与选择逻辑摘要：几乎每个做大模型落地的团队都问过一个问题——"这个需求该用 RAG 还是微调？"但这个问题本身可能就是个错误的问题。微调动的是模型参数，RAG 动的是推理时的输入上下文，二者作用在完全不同的链路上。本文从预训练 → 微调 → 推理的完整链路出发，拆解两种技术各自解决什么问题、知识在模型"脑海"里的两种存在形式，并给出可落地的决策框架。

解构嵌入模型之王：All-MiniLM-L6-v2 的文件树解密、蒸馏机制与工业级应用生态我们将文件分为四大类进行详细解读，并配合关系图谱说明它们如何协同工作。这部分定义了模型的“智商上限”和“思考方式”。

程序员老奥

【有手就行】SWIFT：花20分钟把大模型的名字变成你的名字你有没有问过大模型“你是谁”？问了的话，拿到的答案清一色都是大模型厂商的名字。而如果你自己部署了一个模型的话，通常都希望有人在你的应用里问你是谁的时候能给出一个“你的答案”。这篇文章就是干这个事情的，20分钟让大模型的名字变成你自己的名字。

程序员老奥

【有手就行】LoRA：用你自己的数据来微调大模型，让大模型真正懂你上上周的周末无事在家，然后写了一篇《【有手就行】自己花20分钟从0开始训练一个“大模型”》，结果发现这两个星期涨了几十个关注，比我前面写了几个月文章得到的关注还多，看来这种浅显易懂的、入门级的技术文章相对来说会有更多人爱看一些。既然如此，我再把早先在做OddAgent时候，微调语音助手功能的流程也简单理一下，然后放出来给大家做一个参考吧。

大模型微调Fine-tuning：从概念到实践的全面解析目录引言一、什么是大模型微调？1.1 预训练与微调的区别1.2 微调的技术演进二、为什么需要微调？2.1 解决大模型的固有局限

产品媛Gloria Deng

分享｜instructionfine-tuning 指令微调是提高LLM性能和泛化能力的通用方法《生成式AI导论》课程中，李宏毅老师提到一篇关于“ instruction fine-tuning” 指令微调的论文：

大模型 Fine-Tuning 技术解析在大型语言模型（LLMs, Large Language Models）的发展历程中，预训练模型和微调（Fine-tuning）技术起到了至关重要的作用。这些技术使得模型不仅能够学习到丰富的语言特征，还能根据具体任务进行优化调整，以适应特定的应用场景。本文将详细探讨几种主流的微调技术，并分析它们的工作原理、应用场景及其优缺点。

AttributeError: module ‘openai’ has no attribute ‘FineTuneingJob’题意：尝试访问的 FineTuneingJob 属性在 openai 模块中不存在I am attempting to start a fine-tuning job using GPT 3.5-turbo via a Python call, using the format listed in the fine-tuning reference, essentially:

天狼啸月1990

LLM 研究方向(一): LLM Prompts--p-tuning、LoRA目录1. prompt-tuning background2. Prompt Tuning 模型介绍2.1 2021 prefix-tuning

OpenAI开放gpt-3.5turbo微调fine-tuning测试教程网址：https://platform.openai.com/finetunegit clone https://github.com/Toyhom/Chinese-medical-dialogue-data

我是有底线的