Fine-tuning 是大模型从 “通用” 走向 “专用” 的核心技术，其价值在于通过参数调整深度适配特定任务，但需在数据量、算力成本、泛化能力之间找到平衡。
实际应用中，PEFT（如 LoRA）因高效低成本成为中小团队的首选，而全量微调更多用于对精度要求极高的行业级解决方案。
同时，微调常与 RAG、Prompt 等技术结合（如先微调模型理解领域术语，再用 RAG 补充实时知识），形成更强大的应用系统。
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