引言：大语言模型微调的挑战与机遇 随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）如 GPT、Llama、Qwen 等在自然语言处理领域取得突破性进展，其在实际应用场景中的部署需求日益增长。然而，直接对千亿级参数的原始模型进行全量微调（Full Fine

引言：大模型时代的定制化需求 随着人工智能技术的迅猛发展，以 GPT、BERT、T5、Llama 等为代表的大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）、代码生成、多模态理解等领域取得了突破性进展。然而，这些“通用”大模型虽然具备强大的泛化能力，但在特定领域（如医疗、法律、金融