大模型微调
讲透微调到底改了模型的什么行为，以及它和提示词优化、RAG 在成本与效果上的取舍，帮团队决定是否值得训练。
大模型微调是用额外训练让模型在回答风格、输出结构和特定任务上更稳定，常见做法有全量微调、LoRA 和 QLoRA。LoRA 只训练旁路小矩阵，显存和省钱优势明显，适合学行业术语、固定话术或图像风格；但如果基础模型没有某能力、数据又少又乱，微调也救不回来。
困惑度是什么？数值越低，模型就真的越会答题吗
困惑度，是衡量语言模型对下一个词有多不确定的一个数字：模型在续写一句话时，对接下来真正出现的词越意外，困惑度就越高；越觉得理所当然，困惑度就越低。厂商发布新模型时经常把困惑度写进参数表，数字看着小巧精确，很容易让人以为它就是模型聪不聪明的成绩单。其实它只回答了一个很窄的问题，读懂它的边界，比记住数字...
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过拟合是什么？模型把训练题背得滚瓜烂熟，新题却频频答错
过拟合，指的是模型把训练数据背得太熟，连数据里的噪声和偶然细节都一起记住，结果在训练题上分数很高，换一批没见过的新数据就明显变差。判断一个模型好不好，不能只看它在练过的题目上表现如何，关键看它面对新问题时能不能把规律用出来。过拟合的模型不是学到了规律，而是记住了答案。 训练分数和真实水平为什么会脱节...
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涌现能力是什么？模型变大后，有些本事为什么像突然冒出来的
涌现能力是指小模型几乎做不到、规模跨过某个门槛后突然能够完成的任务能力。它不是普通的慢慢变好，而是看上去从无到有的跳变：模型较小时，多步算术基本全错，给了几个示例也学不会新格式；规模大到一定程度后，同样的题目突然能做对，复杂推理能一步步往下走，还能按示例现学新任务。这种按示例现学的能力叫上下文学习，...
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AstaBrief 开源：Ai2 用 8B 小模型写带引用的科研报告，速度快 3.5 倍
AstaBrief 8B 是 Ai2（Allen Institute for AI）于 2026 年 10 月 2 日开源的科学报告生成模型：给它一个研究问题和检索到的文献片段，它直接输出一篇带引用的报告。模型已在 Ai2 的科研平台 Asta 的"生成报告"功能中上线为 Fast mode，权重和...
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模型对齐：大模型“会说话”之后，还要学会“好好说话”
模型对齐指的是在预训练完成之后，通过针对性训练，让大模型学会按人类期待的方式回答：诚实、不作恶、不瞎编、拒绝危险请求。预训练只教会模型"会说话"，对齐才是让它学会"好好说话"。 对齐不是预训练，也不是微调 预训练：用海量文本训练，让模型学会语言规律和世界知识——这个阶段的模型只是个"文本续写器"。 ...
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Modal Clusters 正式发布：一个装饰器拉起多节点 GPU 集群
2026 年 10 月 1 日，Modal 在官方工程博客宣布，多节点 GPU 集群产品 Modal Clusters 正式可用（GA）。开发者只需要在 Python 函数上加一个装饰器 @modal.clustered ，就能获得一个多节点集群：节点之间通过 InfiniBand verbs 互联...
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SFT 监督微调是什么？为什么聊天模型都要先“培训”再上岗
SFT 监督微调（Supervised Fine-Tuning）是聊天模型“上岗”前的培训环节：用成千上万条“指令-回答”示范数据，教预训练好的大模型按人类期望的方式说话做事。注意，它不是给模型灌输新知识，而是教模型“把已经学到的东西，用对格式讲出来”。 预训练、SFT、RLHF 各管什么 聊天模型...
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RAG 到底是什么？它和微调、提示词工程的区别
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种让大语言模型先查资料再回答的技术：模型在生成答案之前，先从外部知识库中检索与问题相关的内容，再把这些内容作为依据写出回答。它解决的正是模型的两个老毛病——训练数据有截止日期、遇到不知道的事容易一本正经地编造（幻...
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