英伟达发布 Unsloth LLM 微调指南
英伟达发布了一份面向初学者的 LLM 微调指南，详细介绍了如何在从 GeForce RTX 笔记本到 DGX Spark 在内的多种硬件上使用开源框架 Unsloth。该指南涵盖了参数高效微调、全微调与强化学习等方法，并阐述了各自的适用场景、所需数据量及 VRAM 要求。 Unsloth 是一个针对 LLM 微调优化的开源框架，专为 NVIDIA GPU 架构打造，可显著提升原本基于 Hugging Face Transformers 的训练速度和资源效率。据官方介绍，在 RTX GPU 平台上，Unsloth 可使训练性能提升约 2.5×，同时显存占用更低，让普通开发者也能在本地机器上完成模型定制。 Unsloth 支持三种主流微调方式： 参数高效微调（如 LoRA / QLoRA）：仅调整模型少量参数，训练成本低，适合添加领域知识或改善特定能力。 完整微调：更新所有参数，适合高精度 AI 机器人或需严格行为规则的模型。 强化学习微调：借助反馈机制优化行为策略，用于自主智能体等复杂场景。 这一多样化支持，使开发者可以根据数据规模与任务需求灵活选择微调方法。 详情查看：https://...
