结论

在本章中，我们探讨了微调语言模型的必要组成部分

1. 聊天模板 为模型交互提供结构，通过标准化的格式确保一致且适当的响应。

2. 监督微调 (SFT) 允许预训练模型适应特定任务，同时保持其基础知识。

3. LoRA 提供了一种高效的微调方法，通过减少可训练参数，同时保持模型性能。

4. 评估 通过各种指标和基准，帮助衡量和验证微调的有效性。

这些技术结合使用，可以创建专门的语言模型，使其在特定任务中表现出色，同时保持计算效率。无论您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调整至关重要。

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