教程：用Unsloth微调Qwen3.5-4B构建意图分类决策模型
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教程：用Unsloth微调Qwen3.5-4B构建意图分类决策模型
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AI 综述
Machine Learning Mastery 作者 Kanwal Mehreen 发布教程，演示用 Unsloth 的 FastDecisionModel 将开源权重模型 Qwen3.5-4B 微调为意图分类决策模型，采用 4-bit LoRA 在 CLINC150 数据集上做意图分类。 为便于在 Google Colab 上直接运行（无需本地配置 CUDA 或驱动），教程只选取了 CLINC150 中的 10 个意图类别。作者称这一结果并不意味着模型在全部 150 个意图类别或超出范围的请求上都能达到 100% 准确。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月4日 19:00
教程：用 Unsloth 微调 Qwen3.5-4B 构建类似 Jev 的意图分类决策模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- Machine Learning Mastery教程：用 Unsloth 微调 Qwen3.5-4B 构建类似 Jev 的意图分类决策模型
这篇教程演示如何用 Unsloth 的 FastDecisionModel 将开源权重模型 Qwen3.5-4B 微调为决策模型，在 Google Colab 上用 4-bit LoRA 对 CLINC150 数据集的 10 个意图类别做意图分类。
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