摘要： 两种微调方式（分步微调 vs 合并微调）在模型学习效果、数据影响权重、泛化能力等方面存在显著差异，核心区别如下： 一、学习逻辑的本质差异 分步微调（a→x→b→y→c→z） 模型按顺序递进学习：先完全吸收数据集 a 的模式，再在 a 的基础上学习 b 的模式，最后在 b 的基础上学习 c 的模式。 阅读全文