微调（Fine-tuning）是机器学习中的一种关键技术，属于迁移学习的范畴，指在预训练模型（通常在大规模通用数据集上训练而成）的基础上，使用特定任务的小规模数据集进行进一步训练，以优化模型参数并快速适应新任务的需求。这一过程保留了预训练模型学到的通用知识，同时通过少量调整使其在目标应用中表现更优，显著减少训练时间、计算资源和数据需求，从而提升模型的性能和泛化能力。
在AI产品开发的实际落地中，微调技术被广泛应用于快速构建和部署定制化AI功能，例如产品经理可利用预训练的大型语言模型（如BERT或GPT系列）微调出行业专属的聊天机器人，或在计算机视觉领域微调ImageNet预训练模型用于医疗图像诊断系统。这种方法不仅降低了标注数据的成本，还加速了产品迭代周期，使得AI解决方案能高效适应多样化场景，提升市场竞争力和用户体验。
延伸阅读推荐：论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》（Devlin et al., 2018）详细探讨了预训练与微调在自然语言处理中的原理与应用，是深入理解该技术的权威参考。
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