第 10 章：模型微调实战：LoRA 与 SFT
核心观点：如果通用大模型是”大学毕业生”，微调（Fine-tuning）就是”岗前培训”。LoRA 技术的出现，让原本需要几百万美元的微调成本，降低到了几百块人民币。
1. 引言：通才 vs 专才
GPT-4 什么都懂，但在写你们公司的”内部公文格式”时，可能总是写不对。
Prompt 工程可以解决一部分问题，但当规则太复杂、或者需要学习大量私有知识（Domain Knowledge）时，Prompt 就塞不下了。
这时你需要 SFT (Supervised Fine-Tuning，有监督微调)。
你要给模型看 1000 份完美的内部公文，让它内化这种风格。
2. 核心概念：LoRA (低
