什么是微调

微调是指将预训练的机器学习模型在专门的、特定任务的数据集上进一步训练，使其适应特定应用的过程。它利用模型已经学到的通用知识，同时将其能力专门化以实现特定目标。

该技术建立在已在海量通用数据集上训练好的大型基础模型之上。微调需要专为目标任务精心策划的较小高质量数据集。在这一额外训练阶段，模型的权重会被调整，但核心架构通常保持不变。与从头训练模型相比，微调显著减少了对大量计算资源的需求。

微调使强大的通用模型能够高效、有效地适应特定业务问题。主要应用包括为客户服务定制智能客服、改进产品评论的情感分析、提升医学图像诊断精度，以及生成定制内容（如营销文案）。这以更低成本、更快速度提供高性能解决方案。