模型微调

本指南详细介绍了如何结合 Unsloth 的优化技术与 Hugging Face 的免费计算资源，在零硬件成本的情况下微调大语言模型。

深入探讨何时应该对大语言模型进行微调，分析 PEFT、LoRA 和 QLoRA 策略与 RAG 及提示工程的优劣对比。

深入探讨检索增强生成 (RAG) 与模型微调 (Fine-tuning) 的技术差异、成本模型以及在实际生产环境中的应用策略。

本文详细介绍了如何利用知识蒸馏技术，将庞大 LLM 的能力迁移到仅有 6 亿参数的小型模型中，实现高效率、低成本的私有化部署。