曾一度被边缘化的模型微调技术，正凭借 LoRA 等高效方法、更稳定的模型迭代、开放的权重生态以及对深度定制化需求的增长而重新受到关注。它不再仅仅是一个技术步骤，而是转变为一种实现模型控制、差异化和持续学习的战略工具，旨在让模型更深入地理解特定领域的词汇、语气和规则。
微调的起落
在 Transformer 架构出现后，微调曾是机器学习领域的热门话题。研究人员不再需要从零开始构建模型，只需对一个预训练好的模型（如 BERT）进行“微调”，就能达到很好的效果。
然而，随着模型参数从数百万激增至数百亿，这种被称为 全量微调 (Full Fine-Tuning, FFT) 的方法变得极其昂贵和复杂。它需要重新训练模型的每一层和每一个权重，这对于大多数团队来说是一项巨大的工业级操作，因此微调很快被边缘化。
技术突破：LoRA 的出现
2021年，微软研究院推出的 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术改变了这一局面。LoRA 的核心思想是：
- 冻结 原始模型的绝大部分权重。
- 只在模型的特定层中添加并训练一些小型的、低秩的矩阵。
这种方法极大地降低了计算成本，同时性能上可以媲美甚至超越全量微调。得益于 Hugging Face 等社区的推动，实施 LoRA 变得异常简单，使其成为微调的默认选择。
为何一度被冷落？
尽管 LoRA 简化了技术实现，但微调本身仍然充满挑战。调整超参数的过程感觉更像是“炼金术”而非科学。与此同时，大模型本身的能力越来越强，通过 提示工程 (Prompt Engineering) 和 检索增强生成 (RAG) 等无需重新训练的方法，许多团队发现他们可以获得接近微调 90% 的性能，而运营负担却小得多。
对于编写合同、生成代码或撰写文章等通用任务，更好的提示或外部知识库通常就足够了。
微调重新回归的四大理由
如今，曾经阻碍微调的因素正在逐一被解决，使其重新成为一个有吸引力的选项：
- 更易用的平台： 像 Together.ai 这样的服务让启动一个 LoRA 微调流程变得非常简单快捷。
- 更稳定的模型： 模型的更新现在更多是渐进式的，这意味着今天投入的微调工作不会在明天就因模型迭代而完全失效。
- 开放的生态系统： Mistral、Llama 等开放权重模型的出现，让组织可以真正拥有、检查和保留自己的微调版本，避免了供应商锁定。
- 定制化需求的上限： 许多公司发现仅靠提示工程已无法满足需求。他们需要模型真正掌握其内部的 词汇、语气、分类法和合规规则。
现代微调：模块化与持续学习
现代微调流程已经不再是五年前的模样。它变得 模块化、无服务器化和可编排。一个部署可以同时运行一个基础模型和数十个 LoRA 适配器，每个适配器代表一种特定的语气、功能或领域。
“监督式微调教模型模仿预先写好的回答，而在线强化学习通过对模型自己的回答进行评分来改进它。”
像 Thinking Machines Labs 推出的 Tinker 平台，就体现了这种转变。它允许用户通过 API 对训练过程进行深度控制，将微调从一次性的任务转变为一个 持续学习 的过程。模型可以根据自己生成结果的好坏进行实时更新。
新的战略定位
微调的回归并非简单的技术复兴，而是其角色的根本性转变。它不再是单纯为了追求边际准确率的暴力手段，而是一个关乎 所有权、对齐和持续改进 的框架。
随着技术门槛的降低和需求的深化，微调正在从一个技术步骤，演变为构建和拥有专属智能模型的战略层。它让模型能够更贴近具体业务，实现真正的差异化。