3 引言之教程目标
在上一篇中，我们探讨了大语言模型（LLM）的不同应用场景，如智能客服、文本生成与语言翻译等。这些应用场景不仅展示了大模型的强大能力，也让我们认识到微调的重要性。微调技术能够使预训练的大模型在特定任务中表现得更加出色，而本篇将详细阐述本系列教程的目标与重点。
教程目标
本系列教程旨在为读者提供一个系统化的 LLM 微调指导。具体目标如下：
理解微调的重要性
微调是通过对预训练模型进行进一步训练，使其更好地适应具体任务的过程。无论是在问答系统上提升准确性，还是在文本生成任务中保持上下文连贯性，微调都是必不可少的。我们将结合实际案例，通过对比微调前后的模型性能，帮助读者感受到微调的价值。掌握微调流程
教程将逐步带领读者了解模型微调的所有步骤，从数据准备、模型选择、训练配置，到参数调整和结果评估。每一步都至关重要，我们将通过具体的代码示例，帮助读者在自己的项目中顺利实现微调。实践操作
理论与实践相结合是本系列的核心理念。每个章节后都会附带相应的示例代码，读者可以在自己的计算环境中直接运行。比如，在微调模型的具体步骤中，我将展示如何使用Transformers库进行简单的文本生成微调，确保读者在实践中巩固所学知识。常见问题解决
微调过程中不可避免地会遇到各种问题，本系列教程也将提供一部分关于如何解决常见问题的指导。例如，当模型出现过拟合时，如何调整超参数，或者如何调整learning rate来获得更好的训练效果。适应不同硬件环境
探讨如何根据自己的硬件条件选择合适的训练策略和参数设置。在下一篇，我们将深入讨论硬件要求，以帮助读者更好地配置自己的训练环境。无论是在个人电脑上训练还是在云服务上部署，我们都将提供相应的建议，确保每位读者都能顺利完成微调。
结语
通过本系列教程的学习，读者将能够清晰地理解 LLM 微调的流程及其背后的原理，掌握操作技巧，并具备独立完成微调项目的能力。接下来的内容将帮助您为微调做好准备，从硬件要求开始进行更深入的探讨。希望每位读者都能通过我们的教程提升自身的技能，并在 LLM 领域取得实质性的进展！
