学校想要“更懂本校”的 AI？答案是微调。
一句话理解：微调相当于教师“入职培训”——大模型先完成覆盖各领域的“通识师范教育”（预训练），再到你的“学校”用你的资料继续培训，变成更懂你的专属模型。
关键要点
- 定义：在预训练模型上用小规模专门数据继续训练，让它适应特定任务、领域或说话风格。
- 三条路线分工：改提示词最轻量（不碰模型）；RAG 适合挂动态资料（不碰模型）；微调直接改变模型本身，适合固定的风格、术语和专项能力。
- 常见方式：监督微调（“问题—理想回答”样本教学）与 LoRA 高效微调（只训练少量新增参数）。
- 门槛提示：需要数据和算力，一般由技术团队实施；个人教师用“提示词+RAG”通常已足够。
延伸阅读
如果区县或学校想统一 AI 的答复风格、融入校本知识体系，可以向信息化部门提出“微调”需求；日常个人使用，优先练好提示词和知识库。