3GB 显存本地训决策模型:Unsloth 将准确率从 30% 提到 78%
evilsocket · x · 2026-10-08
Unsloth 团队宣布可将 Qwen、Gemma、Llama 等开源 LLM 微调为「决策模型」(如 Jev),只需 3-4GB 显存即可在本地完成训练。
- 用 Clef head 微调,Qwen3.5 0.8B 在 3 个决策基准上的综合准确率从 20.7% 提升至 74.3%
- 采用 Unsloth + LoRA (r=64) 训练一个 epoch,下游准确率从 30–37% 提高到 78%
- 开源仓库与教程/Notebook 已放出,也可通过 Unsloth Desktop 试用
所属事件:Unsloth 实现低显存本地训练决策模型(2 条相关)→
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