微调与推理：解锁大模型定制化能力的核心密钥
本文深入浅出讲解大模型微调与推理的核心原理与实践：微调（如LoRA）让通用模型适配垂直场景，推理则实现价值落地。以LLaMA为例，手把手演示数据准备、平台微调、在线测试与效果评估，零代码门槛，助初学者快速打造专属AI模型。（239字）
大模型微调太难？那是你没看这篇：像拼积木一样理解 AI 核心技术
AI博主带你轻松入门大模型微调！用“岗前培训”比喻讲透LoRA、QLoRA、梯度累积等50个核心术语，拆解为六大模块。涵盖原理（Token/Transformer）、流派（全参/LoRA/QLoRA）、实操（数据准备→参数配置→训练→量化）、评估（准确率/F1/困惑度）与安全（脱敏/过滤）。推荐LLaMA-Factory可视化平台，小白也能高效落地垂直领域模型。
让大模型真正为你工作：一文读懂RAG与微调的选择逻辑
本文深入解析RAG（开卷考试）与微调（封闭特训）两大私有知识注入技术：RAG实时更新、可追溯但依赖检索质量；微调风格统一、响应快但成本高、难迭代。结合实践案例与评估方法，重点推荐2024主流“混合架构”——RAG管“说什么”，微调管“怎么说”，兼顾准确性与规范性。
