在上一篇中，我们聊到了如何选择大模型（LLM）以及相关的基础知识和理论，为了能更好地进行模型微调，我们这一篇将深入探讨微调过程中的设置参数。这一步是保证微调成功的关键所在，正确的参数设置能够显著提
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在上一篇中，我们讨论了微调过程中的参数设置，这对成功进行微调至关重要。在本篇文章中，我们将深入探讨微调训练过程的具体实现。接下来，我们将通过案例和代码，详细解析如何有效地执行微调训练。
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在大模型的微调过程中，保存 和 加载 模型是非常重要的一环。它不仅可以帮助我们保存训练好的模型以供后续使用，还可以在需要时快速恢复训练状态，以便进行进一步的微调或评估。在本篇文章中，我们将
在上一篇中，我们讨论了在大模型微调过程中如何保存与加载模型。正确的评估与测试是微调流程中至关重要的步骤，评估指标的设置直接影响着我们对模型性能的理解和应用。在本篇中，我们将具体探讨如何设置评估指标
