对比按钮(在训练块或历史里)把基础模型和微调模型并排放:困惑度 (ppl):语言模型误差——越低越自信。从 ~29 掉到 ~3,说明数据集的风格真的学会了。评估损失:在留出的验证集上测量(当 eval_pct>0 时)。样本生成:同一个提示词发给两个模型,行为的差别一眼可见。提示:如果微调后的 ppl 和基础版差不多,要么 epoch 太少,要么数据集和目标不一致。上一课与微调模型测试对话下一课GGUF 导出与 llama.cpp课程目录 · 第 10 课,共 12 课01认识 TheTensorTune 的操作界面02服务令牌与鉴权03数据集:格式、上传与质量04选择模型05LoRA 设置06训练超参数07成本与时间估算08开始训练、队列与监控09与微调模型测试对话10前后对比11GGUF 导出与 llama.cpp12API、Webhook 与自动化