AI大模型所谓的微调具体指什么？原文是什么？他能解决什么问题或者实现什么功能，微调还有哪些常见的AI优化技术

AI大模型的微调指的是在预训练模型的基础上,针对特定任务或领域进行二次训练的过程[4]. 具体来说:

1. 定义:微调(fine-tuning)是指在已训练好的模型基础上,针对特定任务或数据集进行进一步训练,以提高模型在该任务或数据集上的性能1.
2. 目的:微调旨在利用预训练模型已学到的知识,快速适应新任务,减少对大量标记数据和计算资源的需求2.

3. 解决的问题:

   • 使通用模型适应特定领域或任务
   • 提高模型在目标任务上的性能
   • 减少训练时间和资源消耗

4. 实现的功能:

   • 调整模型的对话语气或生成风格
   • 补充模型在特定领域的知识
   • 优化模型在特定任务(如分类、问答等)上的表现2

5. 常见的AI优化技术:

   • 全微调:更新模型所有参数
   • 部分微调:仅更新部分层或参数
   • 参数高效微调(PEFT):减少需要更新的参数数量
   • 使用验证集评估微调效果
   • 从已微调模型继续微调2

微调使得复杂AI模型的定制和应用变得更加灵活和高效,是实现AI技术民主化的重要手段[2].

引用：
[1] Ai微调模型是什么意思 - CSDN文库 https://wenku.csdn.net/answer/6a8de907541f44dd8c84b0b6cf7e5485
[2] 什么是微调？| IBM https://www.ibm.com/cn-zh/topics/fine-tuning
[3] 微调（Fine-tuning） | OpenAI 官方帮助文档中文版 https://openai.xiniushu.com/docs/guides/fine-tuning
[4] 第六章-大模型微调的概念 - 53AI https://www.53ai.com/news/qianyanjishu/572.html
[5] 总结！大模型微调（Tuning）的常见方法 - AI魔法学院 https://www.wehelpwin.com/article/4944