此前，我们已经介绍了大模型的三类微调技术（实际案例说明AI时代大语言模型三种微调技术的区别——Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought：https://www.datalearner.com/blog/1051681306547159）。但实际上，大模型的微调还可以分成很多种。从微调的参数规模来说，可以简单分为全参数微调和高效参数微调。前者

大语言模型（LLM）用于理解和生成自然语言和编程语言的人工智能模型。它可以帮助完成适用程度和成本效率不同的各种任务。本文通过测试来自同一基础模型的多个独立模型，以找到最佳的大语言模型。这一技术领域发展迅猛，尽管本文已尽可能保持时效性，也还是需要读者随时关注最新发布的模型，根据成本效益判断该模型是否更佳。官方网站：https://openai.com/图片来源：Unsplash。

以下将描述三种流行的分词器。

图片由DALL-E 生成阿里妹导读本文介绍了微调的基本概念，以及如何对语言模型进行微调。从 GPT3 到 ChatGPT、从GPT4 到 GitHub copilot的过程，微调在其中扮演了重要角色。什么是微调（fine-tuning）？微调能解决什么问题？什么是 LoRA？如何进行微调？本文将解答以上问题，并通过代码实例展示如何使用 LoRA 进行微调。

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当前，IT行业在全球范围内都是一个快速发展的领域，它对经济发展、社会进步和人们生活方式的改变起着至关重要的作用。数字化转型加速：随着云计算、大数据、人工智能等技术的成熟和应用，中国各行业都在加速数字化转型，IT行业在提供技术支持和服务方面发挥着核心作用。新技术不断创新：中国在5G、人工智能、区块链等新兴技术领域持续投入研发，力图在这些领域取得领先地位。政策支持力度大：中国政府出台了一系列政策支持I

每个 AI 就像是一个性格迥异的助手，了解他们的特长，才能让他们在最合适的岗位上发光发热。比如说，DeepSeek R1 就像是一个思维缜密的战略顾问。给它一个任务，它会从各个角度深入思考，不仅完成你要求的内容，还会主动发现和补充你可能忽略的细节。特别是在做方案规划时，它总能给出令人惊喜的完整思路。但是，当涉及到文学创作时，DeepSeek 就像是一个过分热情的作家，特别喜欢堆砌华丽的修饰语，有时

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