模型微调是什么的入门解释

模型微调是将预训练的机器学习模型（在大型通用数据集上训练）在较小的特定领域数据集上进一步训练的过程。这使模型的知识适应于最初未设计用于的特定任务，从而表现出色。

它利用了初始预训练过程中学到的强大特征提取能力（迁移学习）。关键要求包括拥有目标任务的相关标注数据集、充足的计算资源（如 GPU），通常只需调整模型架构的后期层，同时保持早期层冻结。与从头训练相比，这显著减少了所需的数据、时间和计算成本。

微调在自然语言处理和计算机视觉等领域至关重要。它允许组织快速开发高精度的专业化模型，用于情感分析客户评价、医学图像诊断或理解行业特定术语的聊天机器人等应用，通过高效利用最先进的 AI 带来巨大价值。