2023年，大模型成为了重要话题，每个行业都在探索大模型的应用落地，以及其能够如何帮助到企业自身。尽管微软、OpenAI、百度等公司已经在创建并迭代大模型并探索更多的应用，对于大部分企业来说，都没有足够的成本来创建独特的基础模型（Foundation Model）：数以百亿计的数据以及超级算力资源使得基础模型成为一些头部企业的“特权”。

然而，无法自己创建基础模型，并不代表着大模型无法为大部分公司所用：在大量基础模型的开源分享之后，企业可以使用微调（Fine tuning）的方法，训练出适合自己行业和独特用例的大模型以及应用。

本文即将讨论大模型微调的定义，重要性，常见方法，流程等。

什么是大模型微调？

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定任务或领域。

其根本原理在于，机器学习模型只能够代表它所接收到的数据集的逻辑和理解，而对于其没有获得的数据样本，其并不能很好地识别/理解，且对于大模型而言，也无法很好地回答特定场景下的问题。

例如，一个通用大模型涵盖了许多语言信息，并能够进行流畅的对话。但是如果需要医药方面能够很好地回答患者问题的应用，就需要为这个通用大模型提供很多新的数据以供学习和理解。例如，布洛芬到底能否和感冒药同时吃？为了确定模型可以回答正确，我们就需要