大模型微调（Fine-tuning）是在预训练模型的基础上，通过特定领域或任务的数据进行针对性训练，以提升模型在目标场景中的性能。其核心流程如下：
1、明确目标和数据准备
明确模型的目标，比如是文本类型，还是图片类型，还是推理类型。并且做好评估模型的指标。
数据准备，尽量多收集更多场景的数据，确保数据的真实性和多样性，将数据分为训练集，验证集，测试集（常用的比例如80%-10%-10%）
2、数据预处理
将数据进行清洗，格式转换成模型识别的格式，还有使用预训练模型对应的分词
3、基座模型加载和模型参数设置
选择对应的基座模型，并进行模型参数设置，比如序列长度，数据类型，内存优化参数等
调整模型结构，指微调的方法，选择全参数还是参数高效微调，现在大模型微调基本上选择参数高效微调（如LoRA/QLoRA）
4、训练超参数及优化策略
比如设置学习率，通常较少的学习率是1e-5到5e-5，优化器选择，权重衰减，混合精度训练等
5、进行训练和验证
模型训练train()时可以多训练几个批次，拿着验证集去验证模型eval()
6、模型评估和优化
根据模型评估指标去评估，差异大时，需要进行超参数调优，进行多轮训练
7、模型保存及上线部署
模型保存save()导出，最后部署给别人调用。就像代码升级一样。
说一说我理解的参数高效微调模型的LoRA原理，是基于数学向量运算为理论基础，看下面的LoRA原理图，左边是基座模型，右边是LoRA层，训练时两边互相不干扰，训练完后进行统一的输出。模型本质是一个非常大的多维度向量，右边LoRA层就是利用2个小维度的向量相乘，得到一个大的向量，最后是2个同纬度的向量进行向量的相加。得出最后的结果输出。改变原模型输出质量，可以输出更准确的答案。
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