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微调大模型，解锁机器学习的无限潜能。 核心内容： 1. 微调技术及其在提升模型特定任务性能中的重要性 2. 微调的常见方法与各自特点，包括全参数微调和参数高效微调 3. 基于Qwen2.5的微调案例，从数据准备到环境配置的详细步骤
微调（Fine-tuning）是机器学习中的迁移学习技术，指在大规模预训练模型（如Qwen2.5）基础上，使用特定任务的数据进行进一步训练，使模型适应新任务或领域。其核心目的是复用预训练模型的通用知识，同时通过少量数据调整模型参数以优化特定场景的表现。
例如，Qwen2.5作为通用大模型可能无法直接处理医疗领域的专业术语，通过微调可使其掌握医疗报告生成能力，成为医生的智能助手。
微调的必要性：
常见问题与优化
gradient_checkpointing=True）或使用QLoRA（4-bit量化）；通过上述步骤，可在2-4小时内完成Qwen2.5的微调，构建高精度的垂直领域应用
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