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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。
微调是什么？什么时候该选微调，而不是继续堆提示词或 RAG

微调是什么？什么时候该选微调，而不是继续堆提示词或 RAG

微调是很多团队在做 AI 落地时都会遇到的一个词，但它常常被误解成“只要效果不好就去微调模型”。实际上，微调不是给模型简单加点资料，而是通过额外训练，让模型在回答风格、任务模式或特定输出结构上更稳定。也正因为它改动的是模型行为本身，所以微调和提示词优化、RAG 解决的问题并不一样。 如果你只是想让模...

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