最近大模型遍地开花，你在大模型实践过程中的经验有哪些？
2023-05-18 阅读 16
实践中常见经验包括：先做小规模试验验证模型与任务匹配，再决定是直接微调还是用LoRA/Adapter等轻量化方案以节省资源；数据质量和标注一致性比单纯数量更重要，持续清洗和数据增强必要；提示工程与少量示例常能大幅提升输出稳定性，注意覆盖边界和失败用例；上线前做鲁棒性、偏差和安全评估，部署时加监控、降级策略与版本管理；训练和推理用混合精度、梯度累积、流水线推理等手段控制成本并保证可复现。
更新于 2025年12月10日
