基础概念

理解微调的基本概念、目的和方法，掌握微调在LLM开发中的核心地位。微调定义：在预训练模型基础上进行针对性训练；微调目标：适应特定任务、领域或风格；微调类型：全量微调 vs 部分微调；微调必要性：预训练模型的局限性；微调流程概览：数据准备、训练、评估、部署。

深入理解预训练与微调的区别、联系及各自的角色，掌握LLM训练的两阶段范式。预训练目标：学习语言的通用表示；预训练数据：大规模无标注文本语料；预训练方法：自监督学习（Masked LM, Causal LM）；微调目标：适配特定任务或领域；两阶段协同：预训练提供基础，微调实现定制。

理解迁移学习的核心原理及其在LLM微调中的应用，掌握知识迁移的技术方法。迁移学习定义：将源域知识迁移到目标域；迁移学习类型：归纳式、转导式、无监督迁移；LLM中的迁移学习：预训练-微调范式；负迁移问题：何时迁移学习会失败；迁移学习最佳实践：领域选择、数据准备。

掌握领域适应技术，将通用LLM适配到特定行业或专业领域。领域适应定义：模型适配特定领域数据分布；领域适应方法：领域微调、领域预训练、领域提示；医疗领域微调：医疗文本、诊断、病历；法律领域微调：法律条文、合同、判例；金融领域微调：财报、风控、合规。

了解微调在各行业的典型应用场景，掌握微调的实际价值。客服机器人：个性化对话风格、企业知识；内容创作：品牌调性、写作风格适配；代码助手：特定语言、框架、项目规范；知识问答：企业知识库、专业领域；数据分析：业务指标、报表解读。