技术博客

在后训练时代，大型语言模型（LLM）的性能优化依赖于微调技术和强化学习等关键手段。通过微调，LLM能够针对特定任务进行参数调整，显著提升其应用效果。而强化学习则进一步增强了模型的决策能力和泛化性能，使其在复杂场景中表现更佳。这两种技术共同推动了LLM在实际应用中的扩展能力与效率提升。