大模型调优技巧

核心结论：大模型调优并非“炼丹”式的玄学，而是一场数据质量、算力成本与业务场景的精密平衡，从业者普遍共识是：盲目追求全量微调是资源浪费，基于高质量指令数据的参数高效微调（PEFT）才是当前落地性价比最高的路径，真正的壁垒不在于模型架构，而在于私有数据的清洗深度与评估体系的构建能力，关于大模型的调优，从业者说出大……