LLM 课程文档
结论
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总结
在本章中，我们探讨了微调语言模型的关键组成部分：
聊天模板通过标准化格式为模型交互提供结构，确保一致和适当的响应。
监督微调（SFT）允许将预训练模型适应特定任务，同时保持其基础知识。
LoRA通过减少可训练参数同时保持模型性能，提供了一种高效的微调方法。
评估通过各种指标和基准帮助衡量和验证微调的有效性。
这些技术结合起来，可以创建专门的语言模型，它们能够擅长特定任务，同时保持计算效率。无论是构建客户服务机器人还是特定领域的助手，理解这些概念对于成功的模型适应至关重要。
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