微调是通过在较小的标记数据集上进一步训练，使预训练的NLP模型适应特定任务的过程。预先训练的模型作为基础，已经从大型语料库中学习了一般语言特征，如语法、语法和单词关系。微调会调整模型权重，以优化目标任务的性能。
例如，预训练的BERT模型可以通过在标记的评论上训练来针对情感分析进行微调。在微调过程中，模型的层要么完全更新，要么部分冻结，这取决于任务和数据集的大小。最后一层通常被替换为任务特定的头部，例如用于情感预测的分类层。
微调使开发人员能够实现高性能，而无需大量资源或大型数据集。像Hugging Face Transformers这样的库提供了api来轻松微调模型。这种方法彻底改变了NLP，使得将最先进的模型应用于文本分类、翻译和摘要等任务成为可能。