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1. WebAssembly是什么

WebAssembly（WASM）是一种低级字节码格式，可在浏览器中以接近原生的速度运行。它不是编程语言，而是编译目标（C++、Rust、Go等语言可编译为WASM）。WASM让Web应用突破JavaScript性能瓶颈，支持游戏、视频编辑、CAD等高性能应用。2017年四大浏览器（Chrome、Firefox、Safari、Edge）共同支持，成为Web标准。

2. WASM的核心优势

高性能：接近本地速度（仅比原生C++慢10-20%），远超JavaScript。安全性：WASM在沙箱中运行，受浏览器安全模型保护。语言无关：多种语言可编译为WASM，复用现有代码库。可移植：一次编译，所有浏览器运行。体积小：二进制格式比文本JS更紧凑。WASM让Web成为真正的通用应用平台，不再受限于JavaScript性能。

3. 应用场景与未来

游戏：Unity和Unreal引擎支持导出WASM，AAA级游戏可在浏览器运行。图像/视频编辑：Figma、Photoshop Web版使用WASM加速。科学计算：数据可视化、机器学习推理（TensorFlow.js WASM后端）。区块链：智能合约执行引擎。Serverless：Cloudflare Workers支持WASM，边缘计算新范式。未来：WASI（WebAssembly System Interface）让WASM在浏览器外运行，成为通用计算平台。WASM可能重塑云原生和边缘计算生态。

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1. 为什么需要微调

大语言模型（LLM）如GPT-4有强大的通用能力，但可能不擅长特定领域（医疗、法律、金融）或特定任务（客服、代码生成）。微调（Fine-tuning）在预训练模型基础上，用领域数据继续训练，让模型适应特定场景。微调相比从头训练成本低得多（数据量少、计算量小），是LLM实际应用的核心技术。

2. 微调的主流方法

全参数微调：更新所有模型参数，效果好但计算资源要求极高（数百GB显存）。参数高效微调（PEFT）：冻结大部分参数，只训练少量附加参数。LoRA（低秩适配）：在权重矩阵旁加一个低秩分解的增量矩阵，训练参数减少99%。Adapter：在Transformer层插入小型可训练模块。Prefix Tuning：在输入前添加可训练的前缀向量。QLoRA：量化+LoRA，进一步降低显存需求，可在消费级GPU上微调70B模型。

3. 微调数据准备与最佳实践

数据格式：指令微调使用（instruction， input， output）三元组格式。数据质量：高质量数据比大数据更重要，需要清洗和标注。数据量：100-1000条高质量样本即可见效，复杂任务需要数千到数万条。训练策略：使用AdamW优化器、学习率调度（线性衰减）、梯度检查点节省显存。评估：在验证集上计算困惑度（Perplexity）和任务相关指标。开源工具：Hugging Face PEFT、Unsloth（高效微调）降低微调门槛。

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