有足够训练资源怎么微调一个自己的娱乐向聊天AI？
2023-09-02 阅读 12
先把目标风格和人物设定清楚，收集并清洗高质量对话示例（影评、段子、角色扮演等），按“上下文→回复”格式标注情绪和语气。选一个合适的开源基模型，资源充足可做全量微调，资源有限用 LoRA/PEFT 节省算力；训练注意 tokenizer 一致、学习率小（LoRA 常见 1e-4–1e-3）、合适 batch 和梯度累积，定期用人工评分做验证并早停。微调时可以加入专门的幽默/吐槽模板和惩罚重复的 loss，推理阶段调 temperature（约 0.7–1.1）和 top‑p 以控制娱乐性与稳定性。上线前必须做不良内容过滤和抽样人工审查，部署时考虑半精度或量化以降低延迟，并持续收集用户反馈进行迭代优化。
更新于 2025年12月26日
