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大语言模型（LLM）的微调是提升模型在特定任务上表现的核心技术，其原理是通过在特定数据集上继续训练，使模型学习到新的知识或技能。这项技术的价值在于能够以较低成本，将通用大模型定制化为满足垂直领域需求的专用模型，极大拓展了AI的应用边界。在实际工程中，指令微调（Instruction Tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）是两种关键方法，广泛应用于客服、内容生成、代码辅助等场景。然而，微

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