Azure AI-102 认证攻略：(四十一)精通大语言模型微调技术

在人工智能领域，大语言模型（LLM）已经成为了自然语言处理和生成式 AI 的基础。它们通过大量的语料库进行预训练，可以处理各种复杂的任务。然而，预训练的模型在特定任务中的表现可能并不理想，这就需要我们通过微调来进一步提升模型在某一任务上的能力。如果你正在备战 Azure AI-102 认证，那么掌握大语言模型的微调技巧无疑是一个重要的技能。

本文将详细介绍大语言模型微调的核心概念、方法，以及如何根据不同场景选择合适的微调策略。无论你是AI新手还是有一定基础的开发者，都能从中获得有价值的指导。

什么是大语言模型微调？

大语言模型（LLM）在预训练阶段通过大量的通用语料学习到了各种语言模式和规则。然而，这些预训练模型的泛化能力虽然强大，但在某些特定任务中可能表现不佳。这是因为它们没有针对特定任务进行过优化。而微调（Fine-tuning）正是解决这一问题的有效方法。

微调是指在预训练模型的基础上，通过较小规模的任务数据集对模型进行调整，使其更好地适应特定任务。简单来说，微调就是让模型根据你的具体需求“进一步学习”，提升它在某一任务上的表现。