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情境。例如,在针对通用客服问答的场景中,样本量少且任务场景广泛,选择LoRA微调既能节省资源,又能获得较好的效果。 微调方式选择建议: 若项目中数据量有限或任务场景较为广泛,可以选择LoRA微调以快速部署并保持较高适用性。 若拥有充足数据且关注特定任务效果,选择全量微调有助于大幅提升在特定任务上的模型精度。