签的数据对预训练模型进行再次训练，以适应特定任务。在这个过程中，模型的参数会根据新的数据分布进行调整。这种方法的好处在于，它利用了预训练模型的强大能力，同时还能够适应新的数据分布。因此，模型微调能够提高模型的泛化能力，减少过拟合现象。</p>
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<p>常见的模型微调方法：</p>
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<p><strong>Fine-tuning</strong>：这是最常用的微调方法。通过在预训练模型的最