本地LLM精调：通过微调实现基准测试成功！

这篇文章重点介绍了微调本地大型语言模型（LLM）以进行结构化数据转换的激动人心的旅程，展示了更小、更易于访问的模型潜力。 作者的迭代方法，结合人工智能Agent的支持，展示了一种创新且有效的策略，以实现基准测试的成功。

• •该项目专注于开发专门用于结构化数据转换（JSON、XML等）的本地LLM。
• •作者使用Google Colab成功地对一个较小的LLM——Qwen3-4B-Instruct-2507模型进行了微调。
• •这个过程涉及迭代实验，并与Claude Code合作分析提示并优化参数。