NLP 模型中的微调是指通过在更小的、任务特定数据集上进一步训练，使预训练模型适应执行特定任务的过程。BERT、GPT 或 RoBERTa 等预训练模型首先在大规模通用文本数据上进行训练，以学习语言模式、语法和上下文。微调在此基础上进行，调整模型的参数使其专注于更窄的任务，如情感分析、问答或文本分类。例如，一个在维基百科和书籍上预训练的 BERT 模型，可以通过在客户评论上进行微调来预测积极或消极情感，这利用了其现有的语言理解能力，并针对新领域进行了调整。
技术过程包括使用预训练权重初始化模型，然后在新的数据集上进行训练。在微调过程中，模型的层——特别是接近输出的层——会更新，以最小化任务特定数据上的预测误差。例如，在分类任务中，模型的最后一层可能会被替换为一个新的层，将模型的输出映射到所需的类别数（例如，“积极”或“消极”）。微调期间的学习率通常比预训练时小，以避免覆盖已经捕获的通用语言知识。Hugging Face 的 Transformers 库等工具通过提供 API 来简化此过程，可以加载预训练模型，修改其头部，并使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架在自定义数据集上对其进行训练。
开发者必须在保留通用知识和适应新任务之间取得平衡。一种常见的策略是冻结较早层（捕获基本语言特征），仅微调较晚层。例如，在将 GPT-2 调整用于医疗聊天机器人时，初始的 Transformer 层可能保持固定以保留语法和句法，而最终层则在医疗对话数据上进行训练。过拟合是一个风险，特别是对于小数据集，因此通常会应用 dropout、早期停止或数据增强等技术。微调是迭代的：开发者会尝试超参数（例如，批量大小、训练轮次）和层配置以优化性能。与从头开始训练相比，这种方法节省了时间和计算资源，同时为专业应用取得了良好的结果。