總結

在本章中，我們探討了微調語言模型的關鍵組成部分：

1. 聊天模板透過標準化格式為模型互動提供結構，確保一致和適當的響應。

2. 監督微調（SFT）允許將預訓練模型適應特定任務，同時保持其基礎知識。

3. LoRA透過減少可訓練引數同時保持模型效能，提供了一種高效的微調方法。

4. 評估透過各種指標和基準幫助衡量和驗證微調的有效性。

這些技術結合起來，可以建立專門的語言模型，它們能夠擅長特定任務，同時保持計算效率。無論是構建客戶服務機器人還是特定領域的助手，理解這些概念對於成功的模型適應至關重要。

< > 在 GitHub 上更新