万字长文！读懂模型微调的基本概念和名词
本文系统梳理了模型微调的核心概念与术语。作者首先解释了微调的意义：在预训练模型基础上，用任务相关数据继续训练，使模型更适应特定表达、任务或指令，减少幻觉。随后从五个层面展开：模型训练阶段（预训练、基础模型、后训练、微调）；训练原理（SFT、指令微调、下一个token预测）；训练框架与工具（PyTorch、容器、训练方案）；LoRA相关技术（PEFT、QLoRA、rank、alpha、target modules）；数据与训练参数（语料、数据集、batch size、学习率、过拟合、eval loss等）。文章以DGX Spark本地微调Gemma为例，帮助读者理解微调全流程。
