基本原理 Fine-tuning是机器学习和深度学习中的一个术语,简称微调,指的是在一个预训练模型的基础上进行的再训练过程。这种方法通常用于解决特定任务,特别是当该任务的数据量相对较少时。Fine-tuning可以提高模型在特定任务上的性能,因为它利用了预训练模型在大量数据上学习到的知识。 微调的关键在于能够利用预训练模型的强大能力,同时通过有限的参数更新,实现对新任务的快速适应。这种方法特别适用于数据较少的情况,可以避免从头开始训练一个大模型所需的大量计算资源。 在微调的过程中,通常会冻结(即不更新)模...【查看原文】