⚙️ 微调参数
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📖 AI微调成本详解
什么是LLM微调
LLM微调(Fine-tuning)是在预训练大语言模型基础上，使用特定领域数据继续训练，使模型适应特定任务的过程。微调可以显著提升模型在特定任务上的表现，如法律文档分析、医疗问答、代码生成等。
微调方式对比
- API微调 — 使用OpenAI等平台API，无需GPU，按token计费，简单快捷
- LoRA微调 — 自托管，只训练少量参数，成本降低70-90%，效果接近全量微调
- QLoRA微调 — LoRA+4-bit量化，内存需求更低，适合消费级GPU
- 全量微调 — 更新所有参数，效果最好但成本最高，需要多卡并行
成本优化建议
- 优先使用LoRA/QLoRA，成本可降低70-90%
- 数据质量比数量重要，500条高质量数据可能优于5000条低质量数据
- 先用小数据集试跑，确认效果后再扩大规模
- 考虑RAG方案，某些场景比微调更经济
- 推理成本往往被忽视，长期来看可能超过训练成本
📖 常见问题
什么是LLM微调?
LLM微调(Fine-tuning)是在预训练大语言模型基础上，使用特定领域数据继续训练，使模型适应特定任务的过程。微调可以显著提升模型在特定任务上的表现，如法律文档分析、医疗问答、代码生成等。常见微调方法包括全量微调、LoRA、QLoRA等。
微调和RAG哪个更划算?
取决于场景：RAG(检索增强生成)适合知识密集型任务，成本主要是向量数据库和检索，无需训练；微调适合行为/风格调整，成本主要是训练费用。如果只是需要模型回答特定知识，RAG更经济；如果需要模型改变输出风格或遵循特定格式，微调更有效。很多场景两者结合效果最佳。
LoRA微调和全量微调有什么区别?
全量微调更新模型所有参数，效果好但成本高、需要大量GPU内存；LoRA(低秩适配)只训练少量新增参数，成本可降低70-90%，效果接近全量微调。QLoRA在LoRA基础上使用4-bit量化，进一步降低内存需求。大多数场景推荐LoRA/QLoRA，性价比最高。
需要多少数据才能微调?
API微调(如OpenAI)最少需要10条示例，推荐100-1000条；LoRA微调推荐500-5000条；全量微调通常需要10000条以上。数据质量比数量更重要——500条高质量数据的效果可能优于5000条低质量数据。建议从少量高质量数据开始，逐步增加。
数据会上传到服务器吗?
不会。所有成本计算都在浏览器本地完成，不发送任何数据到服务器。价格数据为内置静态数据，无需联网。