为什么你调的不是参数，而是风险
大模型微调不是调参，而是风险管理：学习率决定偏离幅度，batch size影响偏差放大，epoch迫使模型“选边”，LoRA rank拓展失控空间。参数非“强度 knob”，实为“风险杠杆”——每次调整都在重分配行为分布。成熟微调，重在理解并可控承担风险。
大模型微调完全指南：原理、实践与平台选择，让AI真正为你所用
微调是让通用大模型成为垂直领域“专家”的关键路径：通过小规模、高质量数据定向优化模型参数，实现专业适配。相比提示词工程的临时性，微调能内化知识、提升准确性与风格一致性。LoRA等高效微调技术大幅降低门槛，百条数据+单卡即可完成，兼顾效果与成本。（239字）
大模型微调参数设置 —— 从入门到精通的调参指南
本文系统解析大模型微调核心参数：学习率、批次大小、训练轮次、权重衰减、LoRA秩等的作用机制与设置技巧，结合LLaMA-Factory实战演示，帮助初学者避开“黑箱”误区，在有限算力下实现高效、稳定微调。
LoRA 参数调得好，模型效果差不了——微调核心超参数完整指南
本文深入解析LoRA/QLoRA核心参数（r、alpha、target_modules、dropout等）的作用机制与调优策略，涵盖低秩原理、缩放设计、模块选择、量化适配及实战经验，助力开发者高效微调大模型，显著降低显存需求并提升效果。（239字）
