Fine-tuning是用于预训练模型的训练。预训练模型通常是指在大规模的数据集上预先训练好的模型，例如BERT、GPT等。这些模型通过无监督学习的方式在大量的文本数据上进行训练，使其具备了丰富的语言知识和特征提取能力。

  Fine-tuning的目的是在预训练模型的基础上，通过在特定任务的数据集上继续训练，使模型能够适应特定任务的要求，并提高在该任务上的性能。通常情况下，特定任务的数据集相对于预训练时使用的数据集而言规模较小，任务领域也有所不同。因此，通过Fine-tuning，可以将模型从通用的语言理解和特征提取能力转化为特定任务上的能力。

  Fine-tuning包括两个步骤：首先，冻结预训练模型的一部分（通常是前几个层），这部分已经具有丰富的语言知识；然后，在特定任务的训练集上对剩余部分的权重进行调整。Fine-tuning的关键在于平衡预训练模型中学到的通用特征和特定任务的要求，通过适当的调整，使模型能够更好地拟合特定任务的数据，提高性能。

  Fine-tuning广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。例如，在自然语言处理中，可以利用Fine-tuning技术将预训练的语言模型用于文本分类、命名实体识别等任务；在计算机视觉中，可以使用Fine-tuning将预训练的图像模型用于目标检测、图像分割等任务。通过Fine-tuning，可以在少量标注样本的情况下，获得很好的性能提升。