6.1 微调（Fine-tuning）概念与方法

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6.1 微调（Fine-tuning）概念与方法 6.1 微调（Fine-tuning）：概念、方法与实践详解 6.1.1 微调的概念与意义在人工智能大模型领域，预训练模型（Pre-trained Model）已经成为基石。这些模型通常在海量通用数据上进行训练，学习到了丰富的语言知识和世界知识。然而，通用模型在特定任务上的表现往往并非最优。为了让大模型更好地服务于各种下游任务，微调（Fine-tuning）技术应运而生。微调是指在预训练模型的基础上，使用特定任务的数据集进行进一步训练的过程。其核心思想是迁移学习，即利用预训练模型已经学习到的通用知识，使其快速适应新的任务。