【人工智能】构建专属行业模型:，大模型从通用到专用：基于预训练大模型（Pre-training）与大模型微调（Fine-Tuning）技术实践指南

当前，大型语言模型（LLM）的产业落地核心逻辑，在于“通用能力构建”与“特定场景适配”的衔接——即通过预训练（Pre-training） 让模型掌握海量数据中的通用规律，再通过微调（Fine-Tuning） 使其适配具体行业或任务需求。从医疗领域的病历分析到金融行业的风险文本识别，这一“预训练+微调”的范式已成为大模型从实验室走向实际应用的关键路径。本文将系统拆解预训练的核心机制、微调的技术体系及实践方案，为行业级大模型构建提供技术参考。

一、大模型的“地基”：预训练（Pre-training）

预训练是大模型的“奠基阶段”，目标是让模型从无标注的海量数据中学习通用特征规律（如语言的语法语义、逻辑关联），具备“理解世界”的基础能力，而非针对某一具体任务设计。这一过程类似人类“学习基础语言”，虽未掌握特定技能（如写报告、做翻译），但已具备快速学习专项能力的潜力。

详细参考：【人工智能】预训练（Pre-Training）是深度学习中的核心技术，通过在大规模数据上学习通用特征或语言表示，为下游任务提供高效的基础模型。

二、大模型的“适配”：微调（Fine-Tuning）

微调是大模型“实用化”的关键步骤