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Axolotl 微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

引导开发者使用 Axolotl 对大型模型进行微调，包含 YAML 配置示例、LoRA/QLoRA 与 DPO/KTO/ORPO/GRPO 流程、FSDP 参数建议、压缩检查点与调试技巧，适用于多模态训练场景。

Axolotl 微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

引导开发者使用 Axolotl 对大型模型进行微调，包含 YAML 配置示例、LoRA/QLoRA 与 DPO/KTO/ORPO/GRPO 流程、FSDP 参数建议、压缩检查点与调试技巧，适用于多模态训练场景。

GPTQ 大模型量化

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 GPTQ 的组束量化将大模型压缩到 4bit，在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上实现 4 倍内存缩减、快速推理和 PEFT+QLoRA 兼容，便于部署与微调。

LLM 知识蒸馏压缩

knowledge-distillation

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通过温度缩放、软目标、反向KLD等知识蒸馏手段，将大型LLM能力迁移到小模型上，便于在成本受限场景部署接近GPT-4表现的模型。

LLM模型剪枝优化

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用Wanda、SparseGPT和结构/非结构/N:M稀疏剪枝，在不重训情况下将LLM压缩约50%，适配加速卡或边缘设备，减少内存与延迟。

LLM提示优化

optimizing-prompts

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

分析并简化提示词，减少冗余、压缩字数、提升指令明确性，让使用大模型时成本更低、响应更快、输出更清晰，适合希望优化提示以控制费用或提升效果的场景。

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