docs(implementation): 修正LaTeX文档中代码引用的格式

将`transformers`库的引用格式从反引号改为普通文本，以符合LaTeX文档的排版规范

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 Datasets库构建高效数据管道。将原始Python列表转换为内存映射格式的HFDataset对象，该设计显著提升了大规模数据的加载效率。通过map操作实现批量化数据处理，配合多进程并行机制，在保证数据转换一致性的同时，实现了预处理速度与内存占用的优化平衡。这种工业化数据处理流程的确立，为后续高频次的模型训练迭代提供了可靠的基础设施支持。
 
 \subsubsection{训练流程实现与配置}
-为了高效且便捷地进行大规模语言模型的监督式微调，本项目选用了一系列成熟且广泛应用的开源框架，核心依赖于Hugging Face的`transformers`库，该库提供了丰富的预训练模型、分词器以及用于模型训练的基础设施。在此基础上，结合使用了`trl`（Transformer Reinforcement Learning）库，特别是其提供的监督式微调训练器（SFTTrainer）。该训练器是专门为简化监督式微调任务而设计的，它在`transformers`的训练接口之上进行了封装和优化，使得研究者能够更专注于数据准备和模型配置，而无需处理底层复杂的训练循环逻辑，极大地提高了开发效率。这种框架组合提供了强大的功能性和灵活性，能够支持复杂模型的加载、PEFT技术的应用以及多样化的训练策略。
+为了高效且便捷地进行大规模语言模型的监督式微调，本项目选用了一系列成熟且广泛应用的开源框架，核心依赖于Hugging Face的transformers库，该库提供了丰富的预训练模型、分词器以及用于模型训练的基础设施。在此基础上，结合使用了trl（Transformer Reinforcement Learning）库，特别是其提供的监督式微调训练器（SFTTrainer）。该训练器是专门为简化监督式微调任务而设计的，它在`transformers`的训练接口之上进行了封装和优化，使得研究者能够更专注于数据准备和模型配置，而无需处理底层复杂的训练循环逻辑，极大地提高了开发效率。这种框架组合提供了强大的功能性和灵活性，能够支持复杂模型的加载、PEFT技术的应用以及多样化的训练策略。
 
 模型训练的效果很大程度上取决于训练参数的合理设置。在本项目中，通过配置一系列关键参数来控制训练过程的行为，这些参数包括但不限于：学习率（learning\allowbreak\_rate），它决定了模型在每次参数更新时的步长；每个设备的训练批次大小（per\allowbreak\_device\allowbreak\_train\allowbreak\_batch\allowbreak\_size），影响显存占用和梯度更新的稳定性；梯度累积步数（gradient\allowbreak\_accumulation\allowbreak\_steps），通过累积多个小批次的梯度来模拟使用更大的批次进行训练；训练的总步数或总轮数（max\_steps / epoch），定义了整个训练过程的长度；学习率调度器类型（lr\allowbreak\_scheduler\allowbreak\_type），控制学习率随训练进程的变化策略；权重衰减（weight\allowbreak\_decay），作为一种正则化手段，有助于防止模型过拟合；以及随机种子（seed），用于确保训练结果的可复现性。对这些参数的细致调整是获得高性能模型的关键环节。