1.為什么是微調 ？
微調LLM（Fine-tuning Large Language Models） 是指基于預訓練好的大型語言模型（如GPT、LLaMA、PaLM等），通過特定領域或任務的數據進一步訓練，使其適應具體需求的過程。它是將通用語言模型轉化為專用模型的核心方法。
2.微調適用于哪些場景？
1）領域專業化
- 醫療：微調后的模型可理解醫學論文、生成診斷建議。
- 法律：準確引用法律條文，避免生成錯誤解釋。
2）任務適配
- 文本分類：將生成模型轉為情感分析工具（輸出正面/負面標簽）。
- 代碼生成：訓練模型遵循企業內部的編程規范和API調用規則。
3）風格控制
- 模仿特定作者的寫作風格（如魯迅的文風、科技博客的簡潔性）。
- 生成符合品牌調性的營銷文案（如正式、幽默、口語化）。
4）安全對齊
- 過濾有害內容，避免模型生成暴力、偏見或虛假信息。
- 確保輸出符合倫理規范（如醫療建議需標注“非專業診斷”）。
3.有哪些微調的方法 ？
1）是模型供應商提供了商業模型的在線微調能力，比如 OpenAI 的 GPT 3.5 等模型就支持在線微調。這種模式是基于商業大模型的微調，因此微調后模型還是商業大模型，我們去使用時依然要按 token 付費。
2) 云廠商做的一些模型在線部署、微調平臺。比如阿里云的"阿里云百煉"，就具備模型的部署和訓練功能。這種模式我們只需要租用云廠商的 GPU 算力即可。這些模型部署訓練功能都是云廠商為了賣卡或大模型 而推出的增值服務。
3）如果你或你的公司手里有足夠的卡，希望完全本地私有化部署和微調，此時就可以使用一些開源方案，部署一個微調平臺來進行模型微調。
比如：目前開源社區非常火的一站式微調和評估平臺–LLama-factory。
LLama-factory 是一款整合了主流的各種高效訓練微調技術，適配市場主流開源模型，而形成的一個功能豐富、適配性好的訓練框架。LLama-factory 提供了多個高層次抽象的調用接口，包含多階段訓練、推理測試、benchmark 評測、API Server 等，使開發者開箱即用。同時提供了網頁版工作臺，方便初學者迅速上手操作，開發出自己的第一個模型。
4.微調vs預訓練
- 預訓練（Pre-training）
LLM 最初通過海量通用文本（如書籍、網頁）進行訓練，學習語言的通用規律（語法、語義、常識）。
目標：掌握“通用語言能力”，例如續寫文本、回答問題。
- 微調（Fine-tuning）
在預訓練模型的基礎上，用特定數據（如醫療報告、法律文書、客服對話）進一步訓練，調整模型參數。
目標：讓模型從“通才”變為“專才”，適配特定任務或領域。
5. 微調vs其它技術
)
)