模型微调（Fine-tuning）是迁移学习的核心技术，通过在特定任务上进一步训练预训练模型，使其适应新场景。以下是关键要点：
📌 常见应用场景
- 文本分类：如情感分析、垃圾邮件检测
- 命名实体识别（NER）：提取人名、地名等信息
- 问答系统：构建定制化对话模型
- 文本生成：优化特定领域的创作能力
🛠️ 微调流程概览
- 准备数据：标注高质量训练集
- 选择模型：基于任务类型挑选预训练模型（如BERT、RoBERTa）
- 调整参数：修改学习率、批次大小等超参数
- 训练与验证：使用验证集评估效果
- 部署应用：导出模型并集成到生产环境
📌 本地化资源推荐
- HuggingFace 官方文档 提供详细技术说明
- 模型训练实战案例 展示不同任务的实现方式