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原创 大模型为什么要微调

大模型微调（Fine-tuning Large Models）是一种在预训练大型模型基础上，利用特定数据集进行进一步训练的技术，旨在使模型更好地适应特定任务或领域。预训练模型通过海量通用数据学习，具备广泛的语言理解和生成能力，而微调则通过指令微调、对话微调等方法，使模型更精准地执行特定任务。微调的核心思想是迁移学习，将通用知识迁移到特定任务上，提升模型的适应性和效率。微调的关键在于选择合适的预训练模型、高质量数据集以及适当的微调策略。微调适用于需要提升特定任务性能、定制化需求或解决通用模型局限性的场景，但在