大型语言模型（LLM）微调指南-全面的LLM微调流程指引官网

文章提出了一个七阶段的LLM微调流程，涵盖了从数据准备到模型部署的完整生命周期，提供了实用的技术和方法，以提升大规模语言模型的性能和应用效果。
大型语言模型（LLM）微调指南的特点:
1. 参数高效的微调方法，如低秩适应（LoRA）和半微调
2. 先进的微调技术和配置，如记忆微调、专家混合（MoE）和代理混合（MoA）
3. 与人类偏好对齐的创新方法，如近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO）
4. 剪枝和路由优化的好处
5. 验证框架、部署后的监控和推理优化技术
6. 在分布式和云平台上部署LLM的问题

大型语言模型（LLM）微调指南的功能:
1. 进行大型语言模型的微调
2. 优化模型以符合人类偏好
3. 在云平台上部署和监控LLM
4. 应用先进的微调技术以提高模型性能

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