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标题: 【踩坑分享】模型微调与LoRA过程中遇到的问题与解决 [打印本页]

作者: bda108 时间: 6 天前
标题: 【踩坑分享】模型微调与LoRA过程中遇到的问题与解决
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！⚡

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