领域定制化微调实战指南
MiniMind提供的全流程微调工具可显著提升专业场景表现，具体操作：
- 数据准备阶段：1) 收集领域相关对话数据(如医疗问答记录) 2) 转换为标准jsonl格式(每行包含instruction/input/output字段) 3) 建议500-1000条高质量样本
- 微调技术选型：
- 基础方案：执行python train_full_sft.py –data_file ./dataset/medical.jsonl
- 高阶方案：使用LoRA技术( python train_lora.py )，仅微调适配器参数，节省70%显存
- 强化方案：配合DPO训练( python train_dpo.py )，通过人类偏好数据进一步优化输出
- 效果验证：1) 使用eval_model.py测试特定领域问题 2) 对比微调前后回答准确率 3) 通过wandb可视化loss曲线监控过拟合
医疗客服场景实测表明，经过2000条数据微调后，专业术语识别准确率可从42%提升至78%。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化指令微调流程以提升垂直领域任务的模型表现？
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