Llama 4中文调优全流程解Llama 4作为Meta推出的开源大语言模型,其在中文场景下的调优已成为NLP领域的热点研究方向。本文系统解析从中文语料预处理到领域自适应训练的全流程关键技术,涵盖数据清洗、分词优化、指令微调(Instruction Tuning)、参数高效微调(PEFT)等核心环节。通过对比分析多阶段训练策略、损失函数设计、文化适配性优化等实践方案,结合金融客服、医疗问答等垂直领域案例,深入探讨低资源场景下的调优技巧与过拟合规避方法。最后,结合模型压缩与推理加速技术,提出面向生产环境的轻量化部署方案,为中文大模型落地