如何提升预训练LLMs：从零打造到微调优化的全攻略

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近年来，随着大语言模型（LLMs）的爆发式发展，越来越多的开发者和中小型公司希望利用这些强大的工具。然而，从零开始构建一个拥有数十亿参数的模型并不现实，算力、资源和技术壁垒让这一目标望尘莫及。 幸运的是，我们可以借助大公司推出的预训练模型，如  Meta Llama 、 Microsoft Orca 、 Cohere Aya 、 Google Gemma  和  Mistral AI  等，直接在其基础上进行优化，以满足具体应用需求。 当现成的预训练模型无法完全满足使用场景时，有三种常见解决方案可供选择： Prompt Engineering （提示工程）、 Retrieval-Augmented Generation （检索增强生成）以及  Fine-tuning （微调）。 今天，我们将着重探讨微调方法，帮助你快速掌握这一领域的核心技巧。 为什么选择 Fine-tuning？ 相比简单的提示工程或检索增强生成，微调可以让模型真正掌握领域知识，适应特定任务需 ………………………………