大模型效率优化：多任务微调的原理、优势与落地技巧
本文详解多任务微调（MTFT）：通过统一训练多个相关任务（如文本分类、情感分析、关键词提取），实现知识迁移，提升泛化性与训练效率。基于LLaMA-Factory+Qwen-7B，手把手教新手低门槛落地，兼顾性能与实用性。（239字）
LoRA 微调原理：参数高效微调的核心技术
LoRA（低秩适配）是当前最主流的大模型参数高效微调技术：通过冻结原模型、仅训练少量低秩矩阵，显著降低显存需求（消费卡即可运行），避免灾难性遗忘，且推理无损。本文深入浅出解析其原理、关键参数（秩r、学习率等）与实战要点，助初学者快速掌握。（239字）
开源大模型哪家强？看完这篇不再纠结
本文系统对比LLaMA、Qwen、Yi、Mistral、Phi等主流开源大模型的微调特性，从参数规模、架构设计、中文能力、推理效率、生态支持及许可证等维度分析优劣，并介绍LoRA、QLoRA等高效微调方法，助力开发者按需选型。
微调黑话大揭秘：老司机必备的行话指南
本文系统梳理大模型微调核心术语：预训练、微调、全参数微调、PEFT（LoRA/QLoRA/Adapter/Prefix Tuning）、学习率、Warmup、Batch Size、Epoch、过拟合、验证集与测试集，助初学者快速构建知识体系，扫清理解障碍。
大模型微调内存优化全攻略：无需昂贵显卡，打造你的AI助手
本文深入解析大模型微调为何“烧显存”，从原理（模型参数、优化器状态、激活值三大显存杀手）到实战：推荐QLoRA等高效方法，结合梯度累积、序列截断、混合精度与DeepSpeed优化，并介绍LLaMA-Factory Online等低门槛平台，助开发者用消费级显卡轻松微调专属模型。（239字）
从“通才”到“专才”：揭秘AI大模型预训练与微调的核心魔法
本文通俗解析AI“预训练+微调”范式：预训练如AI的“基础教育”，让模型从海量数据中自学语言与视觉规律；微调则是定向“专业培训”，用少量业务数据将通用大模型转化为解决具体问题的“专属专家”。全程兼顾原理、步骤与实践，助力零基础用户轻松上手。（239字）
框架选错全白费：主流微调工具横向对比与选型指南
本文系统对比大模型微调主流框架：HuggingFace PEFT（生态完善、开箱即用）、DeepSpeed（超大模型分布式训练利器）、国产SWIFT（中文优化、轻量易上手）及集成平台LLaMA-Factory Online（可视化一站式方案），助开发者按需选型，提升效率。
高效微调方法对比：选择最适合你的微调策略
本文对比LoRA、QLoRA、Adapter、Prefix/Prompt Tuning等主流高效微调方法，从参数效率、显存占用、推理延迟、实现难度和任务适配性五维度分析，助开发者根据硬件条件与场景需求选择最优方案。
