零基础入门：DeepSeek微调的评测教程来了！

文章主旨：

通过复现与延伸「Deepseek 微调教程」，介绍微调后大模型效果的评测方法，并以初学者视角简化技术流程。

关键要点：

• 大模型评测是系统工程，可通过微调后模型与原始模型的效果对比直观了解差异。
• 使用 LoRA 微调技术对 Deepseek 模型进行微调，并展示相关代码与实践流程。
• 比较微调后模型与原始模型的生成内容，通过 bertscore 衡量语义相似性。
• 评测结果显示微调后模型与原始模型在生成内容上的细微差异，并随训练轮次加深差异加大。
• 强调大模型评测的复杂性，并鼓励学习者从不同角度深入探索。

内容结构：

1. 前言：

   介绍文章目的，希望用通俗的方式帮助读者直观感受模型微调后的效果，并为后续评测工作提供启发。

2. 微调教程复现：

   详细展示 Deepseek 模型的微调代码流程，包括数据预处理、LoRA 配置、训练参数设置和损失曲线绘制。

3. 直观比较模型生成：

   通过对微调后的模型与原始模型进行生成内容对比，展示其在医疗问题上的回答差异，并利用 bertscore 评估文本相似性。

4. 后记：

   总结大模型评测的复杂性及专业领域的挑战，鼓励初学者通过简单方法入门并从不同维度深入学习。

文章总结：

文章内容通俗易懂，适合初学者学习与实践，强调技术细节与评测重要性，推荐读者从更多角度探索大模型评测方法。

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