摘要：
问题背景 ⼤模型通常包含数亿甚⾄数百亿个参数，对其进⾏微调需要⼤量的计算资源和存储空间。 在微调过程中，直接修改预训练模型的所有参数可能会破坏模型的原始性能。 存储和部署微调后的⼤模型需要⼤量存储空间，尤其是当需要在多个应⽤场景中部署不同微调版本时。 许多微调⽅法会增加推理阶段的计算延迟，影响模型的 阅读全文
摘要：
格式 [ { "conversations": [ { "from": "human", "value": "user instruction" }, { "from": "gpt", "value": "model response" }, ... ], "system": "system pro 阅读全文
摘要：
格式 alpaca 格式的数据集应遵循以下格式： [ { "instruction": "user instruction (required)", "input": "user input (optional)", "output": "model response (required)", "s 阅读全文