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wiki/concepts/Fine-Tuning.md

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+title: "Fine-Tuning"
+type: concept
+tags: [AI, ML, fine-tuning, foundation-model, customization]
+sources: [public-cloud-learning-sessions-opentext-ai-use-cases-20241126-160106-meeting-rec]
+last_updated: 2026-05-12
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+## Aliases
+- Fine-tuning
+- Model Fine-tuning
+- 模型的微调
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+## Definition
+Fine-Tuning（微调）是在预训练基础模型之上，使用特定领域或任务的数据进一步训练模型，使其适应特定业务场景。与 RAG 不同，微调直接修改模型权重，而非在推理时注入外部知识。
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+## Key Facts
+- 属于三大数据整合方法之一（RAG / Fine-tuning / Continued Pre-training）
+- 与 RAG 的核心区别：RAG 保留原始模型权重，通过检索增强回答；Fine-tuning 修改模型权重，改变模型本身
+- 适用场景：特定领域术语、风格、任务类型的深度适配
+- 成本：需要额外的训练资源和时间
+- AWS Amazon Bedrock 支持 Fine-tuning 基础模型
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+## Comparison with RAG
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+| 维度 | Fine-Tuning | RAG |
+|------|-------------|-----|
+| 修改模型权重 | 是 | 否 |
+| 推理延迟 | 无额外延迟 | 有检索开销 |
+| 外部知识库 | 不依赖 | 依赖 |
+| 适用场景 | 风格/任务适配 | 知识密集型问答 |
+| 成本 | 训练成本高 | 索引/检索成本 |
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+## Related Concepts
+- [[Foundation-Models]]：微调作用于基础模型
+- [[RAG]]：另一种数据整合方法，与微调互补
+- [[Amazon-Bedrock]]：提供 Fine-tuning 能力
+
+## Sources
+- [[public-cloud-learning-sessions-opentext-ai-use-cases-20241126-160106-meeting-rec]]