Fine-tuning（模型微調）

Fine-tuning 是用大量範例資料重新調整模型參數，讓模型固定用特定語氣回答或在特定任務上表現更精準的技術。

適合場景已穩定、且累積了足夠且品質穩定標註資料的進階需求。常見誤解是以為資料不足也能靠 Fine-tuning 解決——實際上資料量不足或場景仍在變動時，Fine-tuning 的投入報酬率通常不高，RAG 通常是更務實的起點。