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　　DeepSeek模型是基于蒸馏技术的自然语言处理模型，适合多种文本生成任务。在这篇教程中，作者采用了RTX 4090显卡进行微调，这为初学者提供了一个相对可行的硬件选择。文章详细展示了微调过程中涉及的模型加载、数据处理、训练参数配置等步骤，并通过清晰的Python代码示例，使读者能够轻松复现。

　　在微调过程中，作者介绍了生成Loss曲线的绘制方法，以判断模型在训练集上的拟合效果。Loss值的降低表明模型对数据集的拟合得到了改善，这也是微调成功的重要指标之一。随着模型微调的不断深入，Loss曲线趋于平稳，代表着模型已经找到最优的参数配置。

　　当然，微调完成后，如何评估其生成内容的质量成为了另一个重要问题。为此，教程中还提出了将微调后的模型与原始模型进行对比的方法。通过调用两个模型对相同问题生成回答，作者展示了二者在内容质量上的差异。这种直接可见的对比，不仅帮助读者理解微调的实际效果，也鼓励大家动手实践，进行更多的探索。

　　在文章的最后，作者引入了BERTScore指标以量化文本生成的相似性，通过这一评估方法，读者可以更直观地看到微调模型与参之间的差距。BERTScore是基于BERT模型的一种评估指标，能够有效衡量生成文本与标准答案在语义上的一致性，展现了微调后模型的能力提升。

　　未来，随着深度学习技术的不断发展，大模型的评测与微调技术必将成为越来越多领域的核心竞争力。从医疗到教育、从金融到娱乐，AI的广泛应用都对模型的准确性和可靠性提出了更高的要求。对于初学者而言，掌握大模型的微调与评测不仅能够为其AI学习旅程铺平道路，还可能为未来的职业发展开辟新的可能性。

　　总结来说，Datawhale的Tuogao文章通过细致的教程，结合具体的代码示例，使得大模型微调的过程变得简单易懂。希望更多的学习者在此基础上，积极探索，勇敢实践，实现自身在AI领域的突破。

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