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d3-edge 0.6B 微调后在决策任务上反超 d3 27B
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AI 综述
社区用户在 vLLM-SR 的 d3-edge（0.6B）决策模型上以简单 SFT + LoRA 微调，使用数千条训练样本，在 typed decisions 任务上反超参数量更大的 d3（27B）模型，并在 Banking77 数据集上接近 d3（27B）的水平。作者据此认为，应针对决策类任务微调小型专用模型，而非在每项任务上都依赖大型通用模型。该实践发布于 Reddit r/LocalLLaMA，展示了用较少数据和算力在特定决策任务上获得优于大模型表现的路径。
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10月16日
- Reddit · r/LocalLLaMA小型决策模型微调实践：d3-edge 0.6B 经 SFT + LoRA 后反超 d3 27B
社区用户对 vLLM-SR 的 d3-edge（0.6B）决策模型进行了简单 SFT + LoRA 微调，使用数千条训练样本后，在 typed decisions 任务上反超参数量更大的 d3（27B），并在 Banking77 上接近其水平。作者据此认为应针对决策类任务微调小型专用模型，而非为每项任务都使用大型通用模型。
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