在人工智慧模型訓練中，預訓練 (Pre-train) 和微調 (Fine-tune) 是兩種不同的方法，各有其優勢和適用場景。預訓練指的是先使用大量的通用資料（例如網路上的公開文本或百科知識）來訓練模型，讓模型學習基本的語言理解和通用知識結構，就像學生在學校廣泛學習各種知識，打好扎實的基礎。由於預訓練需要極大量的資料和計算資源，因此通常由大型科技公司進行。經過預訓練的模型，又稱為「基石模型」，例如 OpenAI 的 GPT、Meta 的 Llama 等。
微調 (Fine-tune) 則是基於已預訓練的模型，再使用少量的特定領域資料進行進一步的訓練，使模型適應專業場景或特定需求，提高精準性。這個過程就像學生針對特定的專業考試「背題庫」，針對考試範圍內的題目進行密集練習。在技術層面上，微調通常只會調整模型的後幾層參數，因為這些層次負責處理特定專業知識，而前幾層則負責基礎的通用知識，通常不需要大量修改。
| 特性 | 預訓練 (Pre-train) | 微調 (Fine-tune) |
|---|---|---|
| 所需資料量 | 極大量（數千萬、數億筆） | 少量（數百至數千筆） |
| 花費成本 | 高昂 | 較低 |
| 訓練時間 | 很長（數週至數月） | 很短（數小時至數天） |
| 適用對象 | 大型企業或通用模型開發 | 中小型企業或特定專業需求 |
微調的優勢在於可以利用已有的預訓練模型，以較低的成本和時間成本，將模型調整成更符合自身需求的版本，大幅提升 AI 在特定領域的精準度。微調的應用情境包括：
除了微調，檢索增強生成 (RAG) 也是一種常見的 AI 策略。RAG 的運作模式是讓模型在回答問題時先查閱資料庫，類似學生考試時可以隨時翻閱外部資料，找到最新資訊來回答問題。
| 特性 | 微調 (Fine-tune) | 檢索增強生成 (RAG) |
|---|---|---|
| 訓練資訊 | 內化到模型中 | 補充在外部資料庫 |
| 適用資料 | 穩定、內部資料 | 即時、動態資料 |
| 更新速度 | 慢（需重新調校） | 快（即時獲取） |
| 應用範例 | 公司政策、產品說明 | 即時新聞摘要 |
IBM 建議，微調和 RAG 並非二選一，而是可以並存的。企業可以藉由微調取得穩定的 AI 成效，並搭配 RAG 方法，達到更好的資訊即時性與靈活性，最大化 AI 應用成效。
掌握微調技術，企業能以更靈活、更經濟的方式打造專屬 AI 模型，在激烈的市場競爭中搶得先機。
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