摘要： 大模型微调（Fine-tuning）是在预训练基座模型基础上，使用少量领域相关数据继续训练，以适配特定任务的技术。核心分类包括：全参数微调（高成本）、轻量级微调（如LoRA/QLoRA，推荐99%场景）和Prompt Tuning（超低显存）。QLoRA结合4bit量化和低秩适配，显存需求低（7B模型仅需6G），效果接近全量微调。开发流程涵盖数据准备（质量＞数量）、环境搭建、模型训练与合并

人工智能（AI）在金融领域的应用日益广泛，对金融分析、风险管理和智能投顾等方面产生了深远影响。以下是这些领域的最新应用和发展趋势的详细介绍：

机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习都是人工智能领域的子领域，它们之间有一定的联系和区别。下面分别对这四个概念进行解析，并给出相互对比、区别与联系以及应用场景案例分析。

深度学习是一种机器学习方法，它试图模拟人脑中的神经网络结构，以解决复杂的问题。深度学习的核心在于构建多层非线性处理单元（即神经元）的网络结构，这些网络可以从原始数据中自动提取特征并进行学习。

AI编程工具合集涵盖了多种能够帮助开发者提升编程效率、减少错误并加速开发进程的智能工具。以下是一些主流的AI编程工具及其特点：

TensorFlow Lite（简称TFLite）是谷歌开发的一种轻量级的深度学习框架，专为移动设备和嵌入式设备设计。它是TensorFlow的移动和嵌入式设备版本，旨在帮助开发者在资源受限的设备上执行机器学习模型。TensorFlow Lite通过解决延时、隐私、连接性、大小和功耗等约束条件，针对设备端机器学习进行了优化。

在2024年世界人工智能大会的璀璨舞台上，李彦宏的一席话犹如明灯，照亮了AI技术发展的新路径——“不要卷模型，要卷应用”。这不仅仅是对当前AI领域热潮的冷静反思，更是对未来发展方向的深刻洞察。

Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，它彻底革新了自然语言处理（NLP）领域。在此之前，循环神经网络（RNNs）及其变体，如长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs），是处理序列数据（包括文本）的主流方法。然而，Transformer通过引入自注意力（self-attention

人工智能（AI）在金融领域的应用日益广泛，对金融分析、风险管理和智能投顾等方面产生了深远影响。以下是这些领域的最新应用和发展趋势的详细介绍：

深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习模型。它通过层级化的特征学习和权重调节，能够实现复杂任务的高性能解决方案。深度神经网络由多个神经元层组成，每个神经元层接收上一层的输出作为输入，并通过一系列非线性变换和权重调节来计算输出。具体分析如下：