张小明
前端开发工程师
在前面的章节中，我们学习了如何使用提示词工程来引导大模型产生我们期望的输出。但有时候，即使是最精心设计的提示词也无法让模型完全理解我们的特定需求，尤其是在一些专业领域或者企业应用场景中。这时候，我们就需要通过模型微调（Fine-tuning）技术来让模型真正"懂"我们的需求。
虽然现代的大语言模型已经非常强大，但它们是基于通用语料训练的，可能无法很好地适应以下场景：
让我们通过一个简单的流程图来理解何时需要模型微调：
引言：产前超声检测的挑战与人工智能的机遇 产前超声检查是现代围产医学中不可或缺的筛查与诊断工具，具有实时、无辐射、可重复等优点。然而，超声图像本身存在噪声高、对比度低、视野小、操作者依赖性强等问题，导致图像解读存在较…
李华
亲测Qwen3-VL-2B-Instruct：AI视觉代理实战效果惊艳 1. 模型概述与核心能力 Qwen3-VL-2B-Instruct是阿里通义千问系列中最新推出的轻量级多模态大模型，专为高效部署和实时交互设计。尽管参数规模为20亿，但其在视觉理解、语言生成和跨模态推理…
李华
在 iOS 生态里谈“文件管理”，往往很容易变成一句空话。系统沙盒、权限隔离、Finder/iTunes 的抽象封装，让很多开发者和测试同学习惯性地绕开“文件”这个层面，转而通过接口、日志或导出功能解决问题。但当你需要 真实地看到设备里的文件结构…
李华
正文共： 1189字 8图 预计阅读时间： 3分钟 表情包赞赏收入付费表情收入 一共是125块钱。 去年4月份花两天时间制作上架了6组表情包，后面一直没关注。 前两天上架新的2组表情包，在研究流程的时候发现竟然陆续还有收入。 虽然不多…
李华
1.7 大模型安全与伦理：负责任地使用AI技术 随着AI大模型技术的快速发展和广泛应用，AI安全和伦理问题日益凸显。从数据隐私泄露到算法偏见，从虚假信息生成到就业冲击，AI技术带来的不仅是便利，还有一系列需要认真对待的安全和伦理挑战。作为AI技术的使用者，我们有责任确保…
李华
我发现一个普遍的困惑点浮现出来，其根源在于混淆了“并发”、“并行”与“异步”，特别是下意识地将异步等同于利用多核CPU进行并行处理。 为了彻底澄清这些基础但至关重要的概念，我们深入剖析理论原则并且同时抛开我们日常使用的现代框架&am…
李华