【AI驱动】 ——从 0 到 1 打造你的 24 小时生命守护 Agent（2025 终极版） 全文 4 800+ 字，读完约 20 分钟。 附带：100 行可跑代码 · 3 张架构图 · 1 个一键部署脚本 · 免费获取 1 为什么现在必须做「AI ...

【AI驱动】 在这篇量化交易教程中，我们将手把手教你如何用GPT‑4与开源大模型结合Alpha Vantage API，从零开始搭建一条真正的“数据—模型—交易”自动化流水线： 30 分钟：Alpha Vantage 原始数据 → 高质量指令微调语料 ...

【AI驱动】 大模型微调涉及模型结构、参数量、显存占用、存储需求等关键知识点。微调包括Prompt工程、数据构造、LoRA微调方法等。Prompt工程强调结构化、具体化、清晰化，数据构造注重质量把控，LoRA微调通过低秩分解模拟参数改变量，实现高效微调。强化学习如DPO训练可提升模型表现。实践方面，需经历数据构造、训练平台选择、模型推理部署等流程，关注数据质量、超参调整、推理加速等细节，以优化模型效果并迭代改进。

【日积月累】 大模型微调是通过特定领域数据对预训练模型进行优化的过程，以提升其在特定任务上的性能。微调不仅能提高模型的准确性和效率，还能实现模型的定制化。选择合适的微调平台，如Hugging Face，可以加速开发过程。微调涉及超参数调整，如学习率和训练轮次等，合理设置对成功至关重要。通过微调，模型能够更好地理解领域特定的语言模式，广泛应用于多个领域。