微调Fine-tuning是大模型落地里最容易被神化也最容易翻车的环节。整理的这份模型训练落地课程里微调部分讲得比较务实划几个重点。课程资料https://pan.quark.cn/s/14a5457f0c89什么时候该微调先过三关知识稳定——领域知识半年不变微调才有性价比行为改变——要改的是风格、格式、调用习惯而不是注入新知识数据够硬——几千条高质量样本打底脏数据微调把模型练废。怎么微调不翻车LoRA 优先全参微调成本高还容易灾难性遗忘LoRA/rLoRA 是默认起点留出评测集训练集再漂亮没留评测集就是盲飞小步快跑学习率宁小勿大checkpoint 多存几个随时回滚通用能力回归测试微调完先测通用任务有没有变笨再测领域效果。微调是手术不是保健品能 RAG 解决的不动刀。