预训练语言模型微调：让AI“现学现卖”，还能“举一反三” 想象一下，你是一位经验丰富的木匠，掌握了各种木工技能，比如刨木、打磨、组装等等。现在，有人找到你，说：“师傅，我想做一个精美的鸟笼，但我不懂木工，你能教教我吗？” 你可以选择从头教他，告诉他什么是木头，怎么选木头，各种工具怎么用……但这样效率太低了。更好的办法是，直接展示你已经掌握的技能，然后针对鸟笼的特殊需求，稍微调整一下你的工艺，比如教他如何编织更精细的木条，如何设计更符合鸟类习性的结构。 预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）的微调，就类似于这个过程。PLMs，像 BERT、GPT-3、LLaMA，它们就像是掌握了大量语言知识的“语言大师”，在海量文本数据上“浸泡”过，学会了如何理解、生成、甚至翻译各种语言。而微调，就是让这些“语言大师”针对特定任务“现学现卖”，高效地解决问题。 为什么要微调？——“天赋异禀”也需要“后天培养” 你可能会问，这些 PLMs 已经很厉害了，能不能直接拿来用？当然可以，但效果可能并不理想。就好像你让一位擅长建造房屋的木匠直接去做鸟笼，他可能会造出一 …