2020之前：傳統微調（全參數更新）
2020：適配器方法（參數高效微調萌芽）
2021：Prompt Tuning、Prefix Tuning
2022：LoRA技術流行（成為微調新標準）
2023：QLoRA（降低顯存需求）、多模態微調興起
2024：Mixture of Experts（MoE微調優化）

flowchart TD
    A[預訓練大模型] --> B{技術路線選擇}
    B --> C[基礎能力增強]
    B --> D[安全價值觀對齊]
    B --> E[特定領域優化]
    
    C --> C_sub[SFT技術路徑]
    D --> D_sub[RLHF技術路徑]
    E --> E_sub[領域適配技術]
    
    F[參數高效微調PEFT] --> G{選擇具體方法}
    G --> G1[LoRA]
    G --> G2[QLoRA]
    G --> G3[Adapter]
    G --> G4[Prefix-Tuning]
    
    C_sub --> H[模型評估與驗證]
    D_sub --> H
    E_sub --> H
    G1 --> H
    G2 --> H
    G3 --> H
    G4 --> H
    
    H --> I{性能評估}
    I -->|達標| J[模型部署]
    I -->|不達標| K[迭代優化]
    K --> B
    
    J --> L[生產環境應用]

開始微調項目
├── 分析任務需求
│   ├── 需要外部知識 → 選擇 RAG
│   ├── 需要安全對齊 → 選擇 RLHF
│   └── 需要特定技能 → 選擇 SFT
├── 評估可用資源
│   ├── 顯存 < 16GB → QLoRA + 4bit量化
│   ├── 顯存 16-32GB → LoRA + 半精度
│   └── 顯存 > 32GB → 全參數微調
└── 數據準備策略
    ├── 數據量 < 1k → Few-shot學習
    ├── 數據量 1k-10k → 參數高效微調
    └── 數據量 > 10k → 全參數微調

SFT微調全流程：
1. 數據準備階段
   ├── 數據格式統一化
   ├── 質量篩選與去重
   └── 數據集劃分

2. 模型準備階段
   ├── 基礎模型加載
   ├── 模型架構調整
   └── 訓練參數配置

3. 訓練階段
   ├── 損失函數選擇
   ├── 優化器配置
   └── 訓練策略

4. 評估與驗證
   └── 多維度評估
       ├── 內在評估
       ├── 外在評估
       └── 人工評估

flowchart TD
    subgraph Phase1 [第一階段：監督微調SFT]
        P1A[收集高質量數據] --> P1B[訓練SFT模型]
    end
    
    subgraph Phase2 [第二階段：獎勵模型訓練]
        P2A[生成回答] --> P2B[人工標註偏好]
    end
    
    subgraph Phase3 [第三階段：強化學習優化]
        P3A[初始化策略] --> P3B[PPO優化]
    end
    
    Phase1 --> Phase2 --> Phase3

RAG系統架構：
├── 第一層：查詢處理
├── 第二層：檢索模塊
├── 第三層：生成模塊
└── 第四層：後處理與評估

lora_config = {
    "r": 16,
    "lora_alpha": 32,
    "target_modules": ["q_proj", "v_proj"],
    "lora_dropout": 0.1,
    "bias": "none"
}

flowchart TD
    Start[開始] --> Scenario{應用場景}
    
    Scenario --> S1[聊天助手]
    Scenario --> S2[代碼生成]
    Scenario --> S3[內容創作]
    Scenario --> S4[知識問答]
    Scenario --> S5[安全敏感]
    
    S1 --> S1_Choice{資源約束}
    S1_Choice -->|有限| S1_LoRA[LoRA微調]
    S1_Choice -->|充足| S1_Full[SFT+RLHF]
    
    S1_LoRA --> Implementation
    S1_Full --> Implementation
    
    subgraph Implementation [實施與優化]
        I1[數據處理] --> I2[模型訓練] --> I3[評估驗證]
    end
    
    Implementation --> End[完成部署]

評估體系架構：
├── 技術性能評估
├── 安全與倫理評估
├── 實用性能評估
└── 用户體驗評估

flowchart LR
    A[模型部署] --> B[實時監控]
    B --> C[數據收集]
    C --> D[問題分析]
    D --> E[模型更新]
    E --> A

## 大模型微調項目啓動檢查清單

### 第一階段：前期準備
- [ ] 明確業務目標和成功指標
- [ ] 評估技術可行性和資源需求
- [ ] 確定數據來源和質量標準

### 第二階段：數據處理
- [ ] 收集和清洗訓練數據
- [ ] 標註數據質量檢查
- [ ] 數據集劃分策略確定

### 第三階段：模型開發
- [ ] 微調方法選擇和驗證
- [ ] 訓練環境配置和測試
- [ ] 訓練監控工具部署

### 第四階段：評估部署
- [ ] 多維度評估執行
- [ ] 安全審計和合規檢查
- [ ] 部署架構設計

2024-2025年技術趨勢：
├── 自動微調技術
├── 多模態微調
├── 效率優化
└── 安全與可信