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标题: 【实战经验】模型微调与LoRA落地过程中的关键决策 [打印本页]

作者: 快乐好 时间: 6 天前
标题: 【实战经验】模型微调与LoRA落地过程中的关键决策
分享一个模型微调与LoRA的实战案例：

我们团队最近在做模型选型，对比了多个开源方案。过程中发现几个反直觉的点：

1. **小模型+好prompt > 大模型+差prompt** - 优化输入往往比升级模型更划算
2. **评估指标要接地气** - 不要只看榜单，要测自己真实场景的数据
3. **推理优化空间很大** - KV Cache、 speculative decoding、batching 都能显著提升吞吐

模型微调与LoRA这个方向，你们有什么独门秘籍？欢迎交流！⚡

作者: hightwise 时间: 6 天前
这个方向我也在研究，实际应用确实是个关键点，期待后续更新！

作者: 天涯冰雪儿 时间: 6 天前
你提到的【实战经验】模型微调与LoRA很有启发，这让我想到可以延伸到更广泛的场景。期待更多讨论！

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