大模型从“瞎聊”到“干活”：指令微调核心逻辑全拆解
本文深入浅出解析大模型指令微调核心技术，从“能聊”到“会干”的关键跃迁。通过“教小孩做事”类比，拆解指令微调原理，详解数据格式、质量与策略三要素，提供16G显卡可跑的四步实操流程，并结合效果评估与未来趋势，助力新手快速掌握让大模型精准执行任务的核心方法。
大模型微调显存计算：从原理到实践的精准把控
本文深入解析大模型微调中的显存占用问题，揭示8GB显存为何能跑7B模型的真相。从显存四大组成部分入手，结合量化、LoRA、AdamW8bit等优化策略，手把手教你精准计算与压缩显存，让低配显卡也能高效微调大模型，助力AI实践入门。
什么是微调？大模型定制化的核心技术与实操指南
微调让大模型从“通用助手”变为“专属专家”。通过少量数据训练，LoRA等轻量化方法可在单卡上实现高效优化，广泛应用于医疗、金融、电商等领域。数据驱动、成本低廉、效果显著，微调正推动AI定制化落地，人人皆可拥有专属AI。
干货！三款顶流大开源模型深度对比：谁才是中文场景下的定制化之王？
本文深入解析大模型定制化路径，从“通才”到“专才”的关键跃迁。通过对比Llama 3、Qwen 2.5与Mistral在中文电商评论情感分析中的表现，揭示模型架构、语料基因与量化技术对效果的影响，结合LoRA/QLoRA等高效调优方法，为开发者提供选型指南与实战框架，助力低成本实现精准AI落地。
