在NVIDIA顯示卡上透過Unsloth微調大型語言模型：提升AI代理準確性秘訣

現代化的電腦工作流程正逐步展現生成式 AI 和代理式 AI 在個人電腦上的無限可能性。例如，我們可以微調聊天機器人來處理產品支持問題，或是打造一個能幫助管理行程的私人助理。然而，如何讓小型語言模型長期維持高準確性與一致性，在特定代理任務中表現優異，仍是一項挑戰。微調正是解決這個問題的關鍵所在。Unsloth 是全球應用最廣泛的開源大型語言模型（LLM）微調框架之一，專為 NVIDIA 顯示卡進行高效訓練最佳化，支援從 GeForce RTX 桌上型電腦與筆記本電腦、RTX PRO 工作站到全球最小的 AI 超級電腦 DGX Spark。另外一個強大的微調工具是最近推出的 Nemotron 3 系列開放模型，它非常適合代理式 AI 的微調應用。

微調就像是為 AI 模型進行專注的訓練課程。通過使用特定主題或工作流程相關的範例資料，讓模型學習新的模式並適應當前任務，從而提升其準確度。根據不同的需求和目標，開發者可以選擇以下幾種主要的微調方法：

一、參數高效微調（如 LoRA 或 QLoRA）

運作原理：僅更新模型的一小部分參數，在不大幅改變模型結構的前提下提升能力。適用場景包括導入特定領域知識、提高程式碼準確性、使模型適應法律或科學任務等。需求條件為小至中規模的資料集，約需要 100 至 1,000 組提示詞對樣本。

二、完整微調

運作原理：更新所有參數以訓練模型遵循特定格式、風格或行為準則。適用場景包括需要嚴格遵循規範、專注於特定主題並以固定方式回應的 AI 代理或聊天機器人。需求條件為大規模資料集，需 1,000 組以上提示詞對樣本。

三、強化學習

運作原理：通過回饋或偏好訊號來調整模型行為。模型藉由與環境互動進行學習，並透過回饋持續改進。適用場景包括提升模型在特定領域如法律或醫療中的準確性，以及打造能代替使用者執行任務的自主型 AI 代理。需求條件需要完整的流程，包括行動模型、獎勵模型和學習環境。

這些微調方法都需要不同的顯示記憶體（VRAM）。Unsloth 提供了一個詳盡的需求概覽，以幫助開發者選擇最適合自己應用的方法。

LLM 微調是一項高度耗費記憶體與運算資源的工作負載。每個訓練步驟都需執行數十億次矩陣乘法來更新模型權重。這種高強度的平行運算工作負載必須仰賴 NVIDIA 顯示卡的強大算力才能高效完成。Unsloth 正是為此而設計，能將複雜的數學運算轉換為高效的客製化顯示卡核心，大幅加速 AI 訓練流程。在 NVIDIA 顯示卡上，Unsloth 可以將 Hugging Face Transformers 函式庫的效能提升最高達 2.5 倍。

此外，Nemotron 3 開放模型系列也已推出。此系列包括 Nano、Super 和 Ultra 三種規模，採用新的混合式潛在（hybrid latent）混合專家（MoE）架構，兼具高效率與高準確度，非常適合於建構代理式 AI 應用。目前推出的 Nemotron 3 Nano 30B-A3B 是運算效率最高的模型，專為軟體除錯、內容摘要、AI 助理工作流程和資訊檢索等任務最佳化。其 MoE 架構帶來的優勢包括推論詞元數量最多可減少 60%，顯著降低推論成本；支援高達 100 萬詞元的上下文處理能力，能處理更長、更複雜的多步驟任務。

Nemotron 3 Super 主打高準確度推理，適用於多代理應用。Nemotron 3 Ultra 則針對高度複雜的 AI 應用，兩者預計於 2026 年上半年推出。NVIDIA 還同步釋出了一套開放訓練資料集與最先進的強化學習函式庫，並支援在 Unsloth 上進行 Nemotron 3 Nano 的微調。

DGX Spark 是桌上型 AI 超級運算核心，讓開發者能在本地完成微調訓練，將強大 AI 效能整合於精巧的桌上型電腦中。它採用 NVIDIA Grace Blackwell 架構打造，在 FP4 精度下最高可提供 1 PFLOP 的 AI 運算效能。在微調應用方面，DGX Spark 可以實現更大的規模模型、更長上下文和更高負載的訓練任務。

隨著微調工作流程的演進，全新的 Nemotron 3 開放模型系列為 RTX 系統與 DGX Spark 帶來可擴展的推理能力和長上下文效能最佳化。若想進一步瞭解 DGX Spark 如何支援高強度 AI 工作負載，請訪問相關連結。