大模型微调库全面对比！

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本文对 Llama Factory、Unsloth 和 Hugging Face 在微调大型语言模型方面的全面性能分析！ 1. 简介  🌟 大型语言模型（LLMs）的领域已经发生了巨大变化，微调已成为将这些模型部署到特定应用中的关键步骤。虽然预训练通过在大量文本语料库上使用自监督学习构建模型的基础知识，但监督式微调（SFT）则使用标记数据将这些预训练模型适应特定任务。 将预训练视为给模型提供关于世界的通用知识，而微调则像是教它一个特定职业。这个过程的专业化至关重要，因为它： 🎯 使模型与特定用例保持一致 📈 提高特定领域任务的性能 2. 微调背后的科学：文献综述 📚 现代 SFT 方法利用了几个关键技术，每个技术都基于突破性的研究： i. 参数高效微调（PEFT） LoRA（低秩自适应） —  https://arxiv.org/abs/2106.09685 -  通过将权重更新分解为低秩矩阵来减少训练参数 Q ………………………………