AI大模型基础概念(五):微调,模型的“二次教育”

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作者：微信文章

行动是治愈恐惧的良药。

微调（Fine-Tuning）是什么

定义：Fine-tuning是指在一个预训练模型（pre-trained model）的基础上，使用特定任务的数据进行进一步训练，这个过程可以让模型更好地适应特定的任务或领域。

简单来说，Fine-tuning就像是"二次教育"。Fine-tuning就是让AI模型在掌握基础知识后，通过额外训练来适应特定任务，这样既省时间又能获得更好的效果。

想象一个人从小到大的学习过程：小明从小学到高中接受了基础教育，学习了语文、数学、英语等基础知识，这就像AI模型的预训练过程。后来小明上了大学，选择专攻计算机专业，他并不需要重新学习所有知识，而是在原有的知识基础上，专门深入学习编程、算法等专业课程，这就是微调的过程。通过这种方式，小明能够更快更好地成为一名专业的程序员。这就像Fine-tuning，它让AI模型在已有的基础知识上，针对特定任务进行专门训练，既节省时间又能达到更好的效果。

再举个生活例子：一个厨师先学习基本的烹饪技巧（预训练），之后专门学习川菜（微调），这样比直接学川菜更容易上手。

获得知识的方式对比：微调vs提示词

提升大模型能力的两种方式，理解它们的区别，可以帮助我们在合适场景选择合适的方式

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