Fine-tuning
模型微调
模型微调是用特定任务或领域中整理好的样本，继续训练现有模型。这会改变模型学到的权重和行为。
另一个例子
机器学习工程师先审查 18,000 条客服对话，再按客户分组后训练。微调后的模型在没看过的测试数据上更准；只把样本放进提示，不算模型微调。
主要部分
- 01基础 checkpoint
- 02训练样本
- 03留出集评测
什么时候用
用整理过的任务或领域数据更新模型权重时，可以使用这个词。
什么时候不要用
还没弄清楚提示、检索、数据质量和评测出了什么问题前，不要急着选择微调。
代码里的名称
pretrained weights + supervised examples → adapted checkpoint 上线前要检查
检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。
预期结果：使用或评估 模型微调 (Fine-tuning)，让 AI 行为可以衡量，也能连回证据。 用户场景：机器学习工程师先审查 18,000 条客服对话，再按客户分组后训练。微调后的模型在没看过的测试数据上更准；只把样本放进提示，不算模型微调。 AI 方法或概念：模型微调 (Fine-tuning)。 适用理由：用整理过的任务或领域数据更新模型权重时，可以使用这个词。 不应使用的情况：还没弄清楚提示、检索、数据质量和评测出了什么问题前，不要急着选择微调。 AI 要求：定义输入与参考证据。设置模型和工具权限。使用有版本号的评估数据与指标。说明失败、拒答、隐私、速度与成本限制。 运营防护：保留可查询记录，并隐藏其中的敏感数据。提供用户看得懂的安全备用做法。标出必须由人工复核的步骤，并定义模型或提示词的恢复方式。 验收标准：在有版本号的评估集上记录当前基线与目标。测试边界案例与恶意输入。验证安全备用做法、监控、权限与恢复方式。 证据与限制（证据边界）：没有一份官方标准能涵盖全部内容。不同团队、平台或框架的用法可能不同。 待确认：目标任务、模型与版本、评估负责人、参考数据、风险阈值、工具权限，以及生产环境的安全备用做法。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 模型微调 (Fine-tuning)。 定义：模型微调是用特定任务或领域中整理好的样本，继续训练现有模型。这会改变模型学到的权重和行为。 生产环境检查：检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。 修改程序前，先列出看到的证据、缺口、严重程度，以及最小且安全的修正。