重點摘要

大語言模型（LLM）微調（fine-tuning）是一個讓現有的 AI 模型更符合特定領域需求的過程。我們這裡用簡單的例子來說明這個概念：

1. 原始模型：假設你有一個已經訓練好的 AI 模型，這個模型可以理解和生成很多不同主題的文本，就像一個知識廣博但通用型的助手，對於領域知識就容易瞎掰或是有幻覺的產生。

2. 特定任務需求：你希望這個模型能夠在特定領域（例如：教育、醫療、法律或客服）更精通。此時，你需要讓模型「學習」這個領域的專門知識。

3. 收集資料：你收集了一些這個領域的專門資料，例如：考試題目、醫療報告、法律文件或客服對話記錄。這些資料是模型需要學習的內容。

4. 微調過程：你用收集到的專門資料對模型進行再訓練。這個過程叫做「微調（fine-tuning）」。模型會根據新的數據進一步調整自己的內部參數，從而在特定領域上變得更加精通。

5. 結果：經過微調後，模型現在不僅能夠處理一般的文本，還能在特定領域內提供更準確、更有幫助的回應。例如：一個微調過的醫療模型可以更準確地回答健康問題。

參考文件

1. Getting started with LLM fine-tuning
2. An Introductory Guide to Fine-Tuning LLMs
3. 【LLM 10大觀念-3】快速建造自己個instruction tuning dataset
4. Fine-tuning large language models (LLMs) in 2024
5. AI / ML領域相關學習筆記入口頁面
6. LLM Note Day 24 - 語言模型微調 LLM Finetuning
7. 2024 Generative AI年會活動筆記

總結

LLM 微調（fine-tuning）就是將一個通用的 AI模型進一步訓練，使其在某個特定領域表現得更好，更有可以應用性。

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