科研已死？大模型时代如何做高质量科研

大模型训练不仅需要大量的人力、物力，而基于开源模型的微调Supervised fine-tuning（SFT）则是一项对资源需求较少的方向。
Supervised fine-tuning（SFT）是针对特定任务、基于特定数据的模型微调，需要的计算资源很少，应用价值高。
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我们使用到的评测工具，以及网站：
Deepbricks.ai, deepbricks.ai
提供GPT4o，Claude3.5等模型的API，价格只有官方的1/3, 无需魔法。

LLaMA-Factory, github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
继承了多种模型微调工具和算法，轻松开始模型训练。
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