ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", "Source Han Sans CN", sans-serif, "Apple Color Emoji", "Segoe UI Emoji";font-size: 15px;line-height: 1.7;color: rgb(5, 7, 59);letter-spacing: normal;text-align: center;text-wrap: wrap;">大模型微调十诫：关于将微调模型部署到生产环境的十条建议：
1. 避免盲目微调：在考虑微调之前，先尝试使用提示来解决问题。只有在提示无法满足需求时，才应考虑微调。 2. 编写并测试提示：通过编写有效的提示来验证任务的可行性，这可以作为微调的起点。如果提示有效，微调可以进一步增强效果；如果无效，微调可能也难以成功。 3. 重视数据质量：仔细检查并处理数据中的错误或问题，因为数据的质量直接影响模型的性能。 4. 使用真实数据微调：尽管数据可能不完美，但只要其总体分布符合实际，使用真实数据进行微调是关键。 5. 保留测试数据：确保有一部分数据不被用于训练，以用于评估模型的性能。 6. 选择适当的模型大小：根据任务的复杂度选择合适的模型规模，避免过大或过小。 7. 快速评估指标：设计易于快速执行的评估指标，以便频繁地进行模型评估和迭代。 8. 定期全面评估：除了快速评估外，定期进行全面评估，以确保评估结果的一致性和准确性。 9. 持续优化：不要在一次训练后停止，应持续改进模型和相关流程。 10. 灵活应用建议：根据具体情况灵活调整这些建议，而不是机械地遵循。 | 
