大模型微调

什么是大模型微调？

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经训练好的大模型基础上，通过在特定任务上进行少量迭代训练，以适应新的数据集或任务。它通常用于迁移学习（Transfer Learning）中，能够快速、高效地实现模型的迁移和优化。

大模型微调的步骤

1. 选择预训练模型：选择一个在大规模数据集上预训练好的大模型，如BERT、GPT等。
2. 准备新数据集：准备一个与预训练模型相关的新数据集，用于微调模型。
3. 修改模型结构：根据新任务的需求，对预训练模型进行微调，如修改网络结构、调整超参数等。
4. 微调模型：在新数据集上进行少量迭代训练，以优化模型在新任务上的性能。
5. 评估模型：评估微调后的模型在新任务上的性能，如准确率、召回率等指标。