Finetuning
Definition|释义
finetuning(更常写作 fine-tuning / fine tuning):指在已有基础上做小幅、精细的调整以获得更好的效果。常见于:
- 一般语境:对计划、设备、表达等进行“微调/优化”
- 机器学习/AI:在预训练模型基础上,用特定数据继续训练,使其适配某个任务(“微调模型”)
Pronunciation|发音(IPA)
/ˌfaɪnˈtuːnɪŋ/
Examples|例句
We’re finetuning the schedule to avoid rush hour.
我们正在微调日程安排,以避开高峰时段。
After pretraining, the team improved accuracy by finetuning the model on domain-specific data.
预训练之后,团队通过用领域专用数据微调模型来提升准确率。
Etymology|词源
由 fine(精细的)+ tune(调音、调整)构成。最初与音乐或设备“调校到更准确的状态”有关,后来引申为对任何事物做更精确、更细致的优化。在当代科技语境中,尤其常用于描述对预训练模型的“后续精调”。
Related Words|相关词
Literary Works|文学与著作中的用例
- Deep Learning(Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville)——在迁移学习与训练策略相关讨论中常出现 fine-tuning。
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow(Aurélien Géron)——在实践章节中频繁使用 fine-tuning 描述模型微调步骤。
- Natural Language Processing with Transformers(Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf)——大量使用 fine-tuning 指代对预训练语言模型的任务适配训练。