模型微调原理

从通用到专属，释放 AI 的真正潜能

本次分享大纲

为何需要微调？

探索通用大模型的局限与潜能

核心原理揭秘

高效方法论

实战快速上手

4.

Llama-Factory 一站式平台演练 总结与展望 回顾核心要点，探讨未来方向

0i3. 煮效方法論效附间（0ET）

大模型虽在通用语料库上预训练，学会了广泛的语言基本规律，但对特定领域（如医疗、法 律、金融）或特定任务（如情感分析、有倾向性的内容生成）缺乏针对性。 1.知识注入（Knowledge Injection） 让模型学习特定领域的专业术语和事实 知识，成为行业专家。

1. 任务对齐（Task Alignment） 训练模型按特定格式（如分类、摘要、 JSON）或逻朝输出，使其更符合目标 任务的范式。

1. 迁移学习（Transfer Learning） 在自有数据量不足时，借力大模型的通用能 力，通过少量标注数据快連训练新任务， 节约算力、收敛更快。

1. 领域适应（Domain Adaptation） 调整模型的语言风格和表达习惯，使其更 贴合特定场景（如企业客服口吻、特定社 群用语）。