理论七、大模型-什么是Fine-tuning

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对于深度学习模型中的 Fine-tuning（微调）操作，以下是详细介绍和原理说明：

什么是 Fine-tuning（微调）？

Fine-tuning 是指在一个已经训练好的模型基础上，通过使用新的数据集或任务来进一步调整模型参数的过程。通常情况下，已经训练好的模型是在大规模数据集上进行训练得到的，而 Fine-tuning 则可以使模型适应新的特定任务或数据集。

Fine-tuning 的原理和步骤：

1. 选择预训练模型：首先需要选择一个在大规模数据集上预训练过的模型，例如 BERT、GPT 等。这些模型在通用任务上已经表现出色，可以作为 Fine-tuning 的基础模型。

2. 冻结部分网络层：在 Fine-tuning 过程中，通常会冻结模型的一部分网络层，