什么是模型 Fine-tuning？ | 深入理解模型微调 - 常规

模型的 Fine-tuning 指在一个预先训练好的模型基础上，通过在特定任务的数据上进行进一步的训练和调整，以使该模型能够更好地适应特定任务。Fine-tuning 通常涉及两个步骤：

冻结：首先，预训练模型的大部分权重会被冻结，不会被更新。这是因为预训练模型已经在大规模的数据上进行了训练，具有了对于一般任务的良好的特征提取能力。因此，我们希望保留这些预训练模型的能力，而不是重新训练这些权重。
微调：接下来，在特定任务的数据上，只有一小部分权重会被解冻，并通过反向传播算法进行训练。这些解冻的权重通常是与特定任务相关的，需要根据任务的特点进行微调。这样，模型可以通过在特定任务的数据上进行训练，逐渐调整权重，以更好地适应特定任务的要求。

通过 Fine-tuning，我们可以充分利用预训练模型的优势，并将其迁移到特定任务上，从而加快模型的训练速度，并获得更好的性能。