什麼是微調 (Fine-Tuning)？

微調 (Fine-Tuning) 是人工智慧模型訓練過程中的一個環節，指的是對已經訓練好的模型進行再次訓練的過程。這主要用於進一步提升已訓練模型的性能。微調是透過向現有模型添加新數據，並重新調整現有模型權重的方式來完成的。

使用微調可以改善已訓練模型的性能，並獲得更準確的預測結果。例如，假設有一個已經訓練過的圖像分類模型。這個模型已經能精確地分類狗、貓、鹿等各種動物圖像。然而，這個模型可能無法準確分類新的動物圖像。在這種情況下，若使用包含新動物圖像在內的微調技術對模型進行再次訓練，就能改善模型性能，並精確地分類新的動物圖像。

微調可以應用於各種機器學習模型。例如，它可以用於圖像分類模型或自然語言處理模型等。此外，透過微調，可以改善現有模型的性能，並獲得更好的預測結果。因此，在人工智慧模型的訓練過程中，適當地運用微調是非常重要的。

AI 模型中微調的優點

在 AI 模型中，微調是用來改善深度學習模型性能的一種方法。微調是基於已經訓練好的模型，針對新的數據集進行訓練的過程。這種方法具有多種優點：

提升速度與準確度

微調有助於提升模型的運行速度與準確度。這是因為數據集通常已經準備得足夠充分且準確。因此，使用微調可以讓模型更快、更準確地學習。

模型間的重複使用

透過微調，可以在不同模型之間重複使用數據。這有助於加快模型的訓練速度並提升性能。例如，當基於已訓練模型對新數據集進行訓練時，可以重複利用已訓練模型的權重，從而快速訓練新模型。

使用少量數據進行訓練

微調使得在數據量較少的情況下也能訓練模型。因此，即使數據有限，也能改善模型的性能。例如，基於預訓練模型對新數據集進行訓練時，即使新數據集的規模較小，也能提升模型的表現。

總結

AI 模型中的微調是為了提升深度學習模型性能而使用的方法。微調有助於改善模型的速度與準確度，實現模型間的數據重用，並且即使在數據較少的情況下也能優化模型性能。因此，微調是提升深度學習模型性能的一種非常有效的方法。