大型语言模型在Common Crawl等组织的帮助下，基于大量数据集进行训练，能够通过零样本到少量样本提示执行多种任务。随着检索增强生成 (RAG) 方法的兴起，这些通用模型越来越多地被组织用于各种应用，从简单的聊天机器人到更复杂的代理自动化 (角色)。尽管已经开发了GraphRAG等技术来根据实体提取文档间的关系，但由于基础模型缺乏实质性背景，它们可能无法完全满足每个特定领域的需求。这一限制导致每月都会不断发布新模型。
对于这些特定领域的模型，可以采用现有的 LLM 架构并调整其权重以学习特定领域的上下文，这一过程称为微调。在本文中，我们将探索语言模型的微调过程，研究各种类型、所涉及的关键考虑因素以及无代码（几乎）开源工具的示例。让我们深入研究并揭开微调语言模型的复杂性！
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RA/SD 衍生者AI训练营。发布者：chris，转载请注明出处：https://www.shxcj.com/archives/6409
