随着ChatGPT、文心一言、Claude等大语言模型（LLM, Large Language Models）的崛起，AI 正在以惊人的速度改变人类与知识、语言、甚至创作的互动方式。但你是否遇到过这种情况：一个能写诗的模型，却看不懂医疗报告；一个能聊哲学的AI，却处理不好客服话术？对于开发者和企业来说，如何让这些“通才”模型变成适应特定任务的“专家”模型？微调（Fine-tuning） 正是关键一步。
这篇文章将带你初步了解大模型微调的基本概念、方法分类、应用场景与实践建议。
一、什么是大模型微调？
大模型微调是指在预训练模型的基础上，使用特定领域或任务的数据进行二次训练，使模型适配专业需求的技术。它不是从零开始训练模型（这叫 pretraining），而是以已有的预训练权重为基础进行“二次雕琢”。
PS：注意微调（Fine-tuning）的核心定义是：在预训练模型基础上，通过新任务数据调整模型参数，使其适应特定需求。而Eｍbedding和VAE这种属于微调的工具，并不是微调的方法。所以它们不属于微调模型本身，但可以作为微调的对象或组成部分。
举个例子：
假设你已经有一个训练好的 GPT 模型，它可以流畅地写作。但你想让它变成一个法律顾问机器人，它就需要通过“法律领域的数据”进行微调，增强专业知识、术语理解和风格适应能力。
二、为什么要微调？
虽然通用大模型“什么都懂一点”，但在实际业务场景中常常存在以下问题：
领域知识不足：通用模型缺乏垂直行业的术语与逻辑
风格定制需求：调整模型输出语气
任务精准优化：提升特定任务效果
通过微调，我们可以实现：
提升模型在特定任务的表现
注入领域知识和语料
降低推理时对 prompt 工程的依赖
增强模型的稳定性和风格控制
三、微调 vs 提示词工程 vs RAG
在构建特定场景的 AI 应用时，下面这三种概念经常让人混淆：提示词工程（Prompt Engineering）、微调（Fine-tuning）和RAG（Retrieval-Augmented Generation）。它们本质不同，适用的业务场景也有差异。
下面是三者的详细对比：
简单理解：
提示工程 = 不动模型，巧妙提问
微调 = 改造模型，让它变聪明
RAG = 外挂知识库，实时查再答，也是不动模型的
四、微调方法：四大主流技术对比
根据资源与目标，可选择不同微调方案：
初学者首选LoRA/QLoRA：在效果接近全参数微调的同时，显存占用大幅降低，且支持多任务适配器切换