【模型精调】AI大模型微调技术的实战经验分享

1. 背景介绍

1.1 什么是微调

微调（Fine-tuning）是一种迁移学习技术，它允许我们利用预训练的神经网络模型在新的任务上进行训练。通过在预训练模型的基础上进行微调，我们可以在较短的时间内获得较高的性能，因为预训练模型已经学会了一些通用的特征表示。

1.2 微调的应用场景

微调技术在计算机视觉、自然语言处理等领域有广泛的应用。例如，在图像分类任务中，我们可以使用在大规模数据集（如ImageNet） 上预训练的卷积神经网络（CNN）模型作为基础，对其进行微调，以适应新的分类任务。在自然语言处理任务中，我们可以使用预训练的语言模型（如BERT、GPT等）进行微调，以完成文本分类、情感分析等任务。

2. 核心概念与联系

2.1 迁移学习

迁移学习是一种机器学习方法，它允许我们利用在一个任务上学到的知识来解决另一个不同但相关的任务。迁移学习的主要优势在于，它可以显著减少训练时间和所需的训练数据量。

迁移学习（Transfer Learning）根据 领域 和 任务的相似性，可以这样划分：