大模型微调是一种通过特定领域数据优化预训练模型的技术，以提高其在特定任务上的性能。微调的核心在于使模型能够适应特定领域的需求，通过定制化功能和领域知识学习，提升模型表现。微调过程涉及数据准备、模型选择和超参数设置，应用中可选择全量微调或参数高效微调技术，如Prefix Tuning等，以实现高效迁移学习。选择合适的模型和数据集是微调成功的关键。