摘要：大模型微调数据集的构建指南 本文针对大模型微调失败率高的痛点，深入剖析了数据集质量对微调效果的决定性影响。文章首先通过案例说明劣质数据集导致的问题，然后从技术原理层面解释数据集在领域适配、任务定制和风格统一三个维度的核心作用。重点介绍了构建高质量数据集的7个关键步骤：需求拆解、数据采集、数据清洗、标注结构化、质量校验、数据划分和格式转换，并以美妆文案生成为例提供了详细的操作方法。文章还总结了

文章摘要： 本文针对大模型微调需求，对比4大主流工具（LLaMA-Factory、Unsloth、MS-Swift、MindSpeed-LLM），提供实操指南。核心观点： 微调价值：解决通用模型与垂直领域的"知识鸿沟"，成本仅为从头训练的10%； 技术原理：重点推荐LoRA微调法，平衡效果与成本，适合单卡GPU场景； 工具横评：LLaMA-Factory最适合新手（Web UI

摘要： 大模型微调是将通用AI模型定制为专属助手的关键技术，通过业务数据训练使其掌握行业知识、输出格式和场景需求。微调分为三种方式：CPT（补充专业知识）、SFT（监督学习指令响应）、DPO（优化回答偏好）。实践步骤包括明确目标、准备数据、选择工具、配置参数和训练验证。优先尝试提示词工程和RAG等低成本方案，若效果不足再考虑微调，适用于专业领域、固定格式或私有数据场景。评估时需对比微调前后的输出准

摘要：LoRA技术为解决通用大模型在特定业务场景中的适应性问题提供了高效低成本的解决方案。通过"便利贴"式的低秩矩阵微调方法，LoRA能在保留大模型通用能力的同时，快速适配行业术语和业务规则。实践层面可通过代码实现（基于HuggingFace PEFT）或无代码平台（如LLaMA-Factory Online）两种路径实现微调，前者适合开发者深度控制，后者让业务人员也能快速定制