模型教程
微调大模型实战（Llama 3）
微调适合稳定格式、领域术语和特定风格任务，但不应替代知识库检索。
2026-05-1516 分钟微调 / 开源模型 / Llama
微调前要确认问题是否真的需要改变模型行为。如果目标是补充事实知识，优先考虑 RAG。
训练数据应保持格式一致、质量可控，并剔除互相矛盾的样本。少量高质量数据往往比大量噪声数据更有效。
评估阶段要比较基础模型、提示词方案、RAG 方案和微调方案的综合成本，再决定是否进入部署。
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微调适合稳定格式、领域术语和特定风格任务，但不应替代知识库检索。
微调前要确认问题是否真的需要改变模型行为。如果目标是补充事实知识，优先考虑 RAG。
训练数据应保持格式一致、质量可控，并剔除互相矛盾的样本。少量高质量数据往往比大量噪声数据更有效。
评估阶段要比较基础模型、提示词方案、RAG 方案和微调方案的综合成本，再决定是否进入部署。