大語言模型/LLM 通常是由海量通用知識(如語法、常識、邏輯)訓練的,在面對具體場景(如醫療問診、法律文書生成)時,能力往往不足。 Fine-tuning/微調 正是為解決這一問題而生的核心技術,其本質是在預訓練模型的基礎上,用特定領域 / 任務的小數據集進一步訓練,讓模型 適配具體需求,最終輸出更精準、更貼合場景的結果。 微調(Fine-tuning)的核心定義