待验证50% 置信事实精确时间
基座模型是在大规模数据上完成预训练但未经特定任务微调的原始版本，保留最完整的参数空间与泛化潜力
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/23
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相关事实
已验证微调是在通用预训练模型基础上用特定领域数据进行二次训练，使模型能将领域知识内化为参数，推理时无需额外检索步骤，延迟更低79% 相似待验证采用大规模预训练模型（如Whisper、HuBERT）作为基础在特定任务上微调，可将小数据集重新定义为少样本微调场景77% 相似已验证微调是拿一个已有的大模型，用自己准备的专属数据集进行进一步训练，从而改变模型的权重数值77% 相似待验证在指令微调阶段，如果训练数据包含大量遵循MECE结构的案例，模型会习得先搭框架再填细节的输出范式76% 相似待验证若训练集能充分覆盖推理时可能出现的工具类型和参数组合，小模型同样能学到可靠的格式生成能力，而不必依赖大模型的深层语义推理75% 相似
引用此条事实
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