微调

微调（Fine-tuning）是机器学习中的一种迁移学习技术，指在已完成预训练的大规模模型基础上，使用特定任务或领域的标注数据对模型参数进行进一步训练和调整，使其适配目标场景。微调通常只需较少的数据和计算资源，即可使通用模型在文本分类、问答、图像识别等具体任务上显著提升性能，是当前自然语言处理和计算机视觉领域的主流模型适配方法。