AI 微调会用新的带标签数据更新预训练模型。这个过程让模型能够处理某项狭窄任务，而无需从头训练。企业会在仅靠提示无法稳定产出结果时使用它。
AI 微调的定义
AI 微调从一个大型预训练模型开始。开发者加入能反映目标任务的小型带标签数据集。训练循环会调整模型权重，使输出分布向期望答案偏移。
AI 微调如何工作
数据准备。 团队收集能够展示所需准确格式和语气的示例。每个示例将输入与正确输出配对。质量和覆盖范围比数量更重要。
监督微调步骤
模型在训练中查看这些配对。损失函数衡量预测偏离目标的程度，梯度更新会移动权重以减少该误差。
RLHF 步骤
人工审核者会对同一提示的多个模型输出进行排序。奖励模型从这些排序中学习，随后强化学习会将原始模型引导至奖励更高的回答（Ziegler 等人的《基于人类偏好的语言模型微调》；Hugging Face 的 RLHF 文档）。
评估与迭代
训练完成后，团队会在留出示例上测试模型，衡量准确度、风格匹配度和边缘情形下的行为。如果仍有缺口，则继续进行数据或奖励调优。
常见陷阱
微调可能引发灾难性遗忘，即更新覆盖了有用的既有知识；可通过弹性权重固化或回放缓冲区缓解。训练数据与推理数据之间的分布偏移也可能导致泛化不佳；可采用分层抽样，并使用 Weights & Biases 等工具持续监控。
问：微调与 RAG 有何不同？
答：微调会改变模型权重。RAG 不改变权重，而是在查询时提供上下文。
问：微调有哪些风险？
答：过拟合、数据泄漏，以及训练管道的长期维护，是主要顾虑。
问：使用实现 AI 微调的工具时，我的数据安全吗？
答：安全性取决于训练在哪里运行，以及数据之后如何存储。开始前应审查加密和访问控制措施。