模型微调是提升大模型性能的关键步骤，通过在预训练模型基础上利用特定领域的数据集进行进一步训练，使其适应特定任务或领域。微调的必要性在于大模型在通用任务上表现出色，但在特定领域可能效果不佳。微调通过调整部分参数，优化模型表现，节省计算资源和时间。常见方法包括全量微调和参数高效微调（PEFT），后者通过更新部分参数降低计算成本。微调在自然语言处理、图像识别等领域展现出强大应用潜力。