4.5 模型微调 (Fine-tuning) 与训练

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4.5 模型微调 (Fine-tuning) 与训练 4.5 模型微调 (Fine-tuning) 与训练 4.5.1 为什么需要模型微调/训练？预训练的大型语言模型（LLMs）虽然具备强大的通用知识和语言能力，但在特定领域的表现可能不够理想。原因包括：领域知识不足： LLMs 在训练时接触的数据分布与特定领域的数据分布存在差异。任务适应性差： LLMs 擅长通用语言任务，但在特定业务场景下的任务（例如，特定风格的文本生成、复杂指令理解）表现可能不佳。数据偏差： LLMs 训练数据可能存在偏差，导致模型在特定人群或场景下产生不公平或不准确的结果。模型微调/训练旨在解决上述问题，通过在特定领域的数据集上对预训练模型进行进一步训练，使模型更好地适应特定任务和数据分布。 4.5.