微调（Fine-tuning）

在已有模型基础上，用特定数据继续训练，让模型更适合某类任务或风格。

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一、是什么

• 在已有模型基础上，用特定数据继续训练，让模型更适合某类任务或风格。
• 类比：像通识毕业后再做岗位培训。
• 关键澄清：

它不是什么	它是什么
不是给模型临时塞资料	改变模型参数的再训练过程

二、为什么重要

• 它可以稳定某些格式、语气、领域行为或分类能力。
• 不懂它会怎样：微调成本和风险高，很多问题用提示、RAG 或工作流更合适。

三、日常怎么理解

• 用一句话讲给非技术朋友听：微调是给模型做专项训练。
• 常见场景：客服语气统一、特定分类任务、结构化输出习惯。

四、常见误解

误解	真相
业务知识都应该微调进模型	经常更新的知识更适合 RAG 或上下文注入。

五、延伸阅读

• 本知识库相关：预训练、RAG
• OpenAI Fine-tuning guide
• Wikipedia: Large language model