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大语言模型（LLM）的微调是将其适配到特定任务的关键技术。其核心原理是在预训练模型的基础上，通过额外的训练数据调整模型参数，使其掌握新的知识或技能。参数高效微调（PEFT）技术，如低秩适应（LoRA），通过冻结绝大部分原始参数、仅训练少量注入的适配层，大幅降低了计算和存储成本，成为大模型轻量化落地的利器。结合人类反馈强化学习（RLHF），模型不仅能学习数据分布，更能通过奖励信号学习符合人类价值观的
