模型微调和重新训练之间差别大吗？

微调是使用相对较小的数据集将预训练模型适配到特定任务，而重新训练则是从头开始使用大量（通常是特定任务）数据构建新的模型架构。两种方法都能实现模型更新，但在方法和资源需求上有显著差异。

微调修改已建立模型（如 BERT 或 GPT）的权重，这些模型已在大量通用数据上训练。与重新训练相比，它所需的数据和计算能力要少得多，主要关注神经网络的后几层，并大量依赖迁移学习。重新训练（也称为从头训练）开发全新模型，需要大量相关数据集和大量计算资源，独立于任何现有预训练模型从零开始学习基本特征和模式。

微调在快速将模型专门化到相关狭窄领域方面非常高效，例如针对客户评论的情感分析。当现有模型的架构或基础知识不足以胜任新任务时，重新训练是必要的，例如为以前未探索的数据类型创建独特模型，能以高成本换取可能更好的性能。