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如何解决大语言模型传统微调流程繁琐且计算成本高的问题？

2025-09-05

1.3 K

解决方案：采用TPO实时优化框架

传统微调需要更新模型全部参数，既耗时又耗资源。TPO-LLM-WebUI 的核心创新在于：

使用Test-Time Prompt Optimization技术：通过在推理阶段动态调整prompt上下文，而非修改模型权重
实现路径：
1. 下载项目代码并配置基础环境（Python 3.10+GPU）
2. 加载预训练基础模型（如DeepSeek-R1）和奖励模型
3. 通过vLLM服务托管模型，启动Web交互界面
4. 输入问题后系统自动进行多轮迭代优化
关键优势：
- 节省90%以上的训练时间
- 显存占用减少40%-60%
- 支持即改即用，无需等待训练完成

实验数据显示，该方法在技术文档润色任务中可实现与传统微调相当的效果，而耗时仅为后者的1/8。