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2026 微調入門:CJ Zafir 的工作流可信 70%,剩下的 30% 我補給你
CJ Zafir 在 X 上丟了一份微調開源模型的入門清單,從 1B 起手、用 Unsloth、Codex 配 DeepSeek v4 Pro 生資料。清單裡多數是 2026 業界共識,但 A100 $0.60/hr 的算術不完整、ELM 不是公認術語,而且最關鍵的瓶頸根本不在工具——他沒講夠。這篇拆給你聽。
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CJ Zafir 在 X 上丟了一份微調開源模型的入門清單,從 1B 起手、用 Unsloth、Codex 配 DeepSeek v4 Pro 生資料。清單裡多數是 2026 業界共識,但 A100 $0.60/hr 的算術不完整、ELM 不是公認術語,而且最關鍵的瓶頸根本不在工具——他沒講夠。這篇拆給你聽。
CJ Zafir 整理了一份微調開源 LLM 的實戰起點清單:從 1-8B 模型起手、用 Google Colab Pro(A100 約 $0.60/hr)、Unsloth 的筆記本當範本、Codex 或 DeepSeek 生成訓練資料集。未來趨勢指向 5-15B 的 ELM(Expert Language Models),企業為定制模型付 $50k+ 已是現實。