2025大模型微调技术实践分享

大模型微调的资源太多？选不过来？我最近刷到一套资料，整理得还挺系统，适合想快速上手或者精进的人看。里面不光有华为和 Gartner 的趋势报告，还有像LoRA、ChatGPT这类热门方向的实战材料，能直接拿来跑代码。

LoAR 微调 AI 模型代码的资源还蛮实用，写得清楚，逻辑也顺，主要集中在模型结构改造和高效训练，像怎么调adapter结构、怎么节省显存，讲得比较落地。链接在这：LoAR 微调 AI 模型代码

另一个还不错的是ChatGPT 技术的模型选择与微调策略，适合想复用openai生态的朋友，讲了gpt-3.5和gpt-4微调时候要注意啥，像token长度限制、system prompt写法优化这种问题，说得蛮细。资源在这：探讨 ChatGPT 技术的模型选择与微调策略

顺带提一句，GPT 模型的细分领域微调那份也挺值得看，场景从医疗到客服全覆盖，适合做垂直行业应用的同学。地址是：GPT 模型的细分领域微调

如果你是前端转 AI，建议先过一遍指导缩放-微调语言模型.pdf这类资料，里面对模型训练流程、数据格式、硬件需求解释得都比较基础，但不啰嗦。链接：指导缩放-微调语言模型.pdf

哦对，还有openai/chatgpt 微调资源分享这份，我看了一下，目录结构清晰，config和训练脚本一应俱全，不用自己再去东拼西凑，挺省事。地址在这：openai/chatgpt 微调资源分享

如果你最近刚好在折腾大模型，可以把这些资源先收藏一波，跑通一两个，再回头整理自己的知识框架会更有感觉。