14.1 模型微调实战：如何用业务数据优化大模型性能？

14.1 模型微调实战：如何用业务数据优化大模型性能？

在人工智能发展的今天，预训练大模型虽然具备强大的通用能力，但往往无法完全满足特定业务场景的需求。这时候，我们就需要掌握一项关键技能——模型微调（Fine-tuning）。本章将深入解析模型微调的原理、方法和实战技巧，让你的大模型真正"懂你"！

为什么需要模型微调？

预训练大模型虽然"博学多才"，但在具体应用场景中可能存在以下问题：

1. 领域知识不足：通用模型缺乏特定领域的专业知识
2. 术语表达不准确：行业专用术语理解不够深入
3. 风格不符合要求：输出格式、语气风格与业务需求不符
4. 敏感信息处理不当：对业务中的敏感词汇处理不够谨慎

通过模型微调，我们可以用少量业务数据"教导"大模型，让它更好地服务于特定场景。

模型微调的核心原理

模型微调的本质是在预训练模型的基础上，使用特定领域的数据进行再训练，使其适应新的任务。这个过程可以用下面的图示表示：