AI模型微调是什么意思？

AI模型微调是指使用较小的、特定任务的数据集，对预训练的通用AI模型进行调整，使其在特定任务或领域上表现更好的过程。

微调利用模型在初始大规模预训练阶段从多样化数据中学到的通用知识和基础模式。为取得良好效果，微调需要代表目标任务的相关数据集和计算资源。关键考量包括选择合适的预训练基础模型，以及通过正则化或谨慎选择学习率等技术避免在较小数据集上过拟合。通常在现有模型需要专业化时应用微调。

微调通过使强大的通用模型在特定应用中表现出色，同时避免了从头训练的巨大成本，从而带来显著价值。这一做法广泛用于创建定制化模型，涵盖专业客户支持智能客服、特定行业文档分析、小众图像识别或个性化推荐引擎等任务，提升性能和相关性。