大规模语言模型(LLMs)的微调技术和实践指南

内容概要：该文针对大规模语言模型（LLMs）微调技术展开深入讨论，涵盖所需硬件规格、微调时常见的灾难性遗忘、领域知识注入方法以及数据质量和数量的选择等多个议题，并提供了训练及微调的实用技巧和经验分享。 适用人群：适用于具有一定机器学习基础知识的研发人员，特别是关注大模型微调的技术专家、数据科学家及NLP从业者。 使用场景及目标：本文适用于希望对既有语言模型在某一特定领域或应用进行效能提升的研究员和开发者。 其他说明：通过对多个技术要点的具体阐述和建议，帮助从业者有效地实施大模型的微调工作，解决常见挑战，并最大化提升特定任务性能。