大型語言模型微調全解析｜什麼是 Fine-Tuning？監督微調（SFT）、方法、步驟與企業應用

2025 年，大型語言模型（LLM）已成為企業數位轉型的重要推手。從金融、醫療、零售到客戶服務，各行各業都在探索如何讓 LLM 驅動創新與提升效率。然而，對多數企業而言，直接訓練一個基礎模型（Foundation Model）往往不切實際，因為這需要數百億筆數據、巨量算力與專業團隊。

然而，無法自行訓練基礎模型，並不代表企業無法善用大模型。隨著眾多基礎模型開源，企業可以透過大型語言模型微調（Fine-tuning） 技術，訓練出符合自身產業需求與獨特應用場景的專屬 AI 模型。

本文將帶你全面了解：什麼是大型語言模型微調？有哪些類型與方法？監督微調（SFT）如何實施？Appen 如何助您部署專屬 LLM？

什麼是大型語言模型微調？

大型語言模型微調（Fine-Tuning）是指在已完成預訓練（Pre-Training）的基礎模型上，使用特定數據集進一步訓練，讓模型學會專屬知識與任務流程。

通用型基礎模型（如 GPT-4、PaLM）雖然已具備強大的語言理解與生成能力，但想要在特定產業或應用場景中達到高精準度，往往需要透過微調，讓模型熟悉目標領域的專有知識與語境。

為什麼大型語言模型需要微調？

大型語言模型（LLM）雖已具備強大的語言理解與生成能力，能執行如問答、數據總結、撰寫程式碼等多種任務，但本質上仍是通用模型。這意味著，它們雖然在廣泛領域表現出色，卻無法覆蓋特定產業的專有知識或企業內部數據。

其核心原因在於，模型只能學習與理解訓練中接收到的數據內容，對於未曾見過的數據或專業情境，往往無法做出高準確度的判斷與回應。

舉例來說：

• 醫療領域需要模型理解藥物交互作用及患者病歷細節
• 法律領域要求模型能正確引用條文與判例
• 零售業希望模型熟悉產品規格、品牌語調與客戶服務流程

在這些情境中，單純依賴通用模型往往無法滿足需求。此時，透過微調（Fine-Tuning）在專屬數據集上再訓練基礎模型，就能讓模型學會專業領域知識、理解企業場景，進一步提升回應的準確性與適應性。

預訓練 vs 微調：差異在哪？

大型語言模型微調方法解析：全微調、PEFT、指令微調、RLHF

全參數微調（Full Fine-Tuning）

全參數微調（Full Fine-Tuning）是大型語言模型微調中最全面且深入的方法。此方法會對預訓練模型中的所有參數進行調整與更新，使模型能徹底適應新任務或特定領域需求。舉例來說，若企業希望將通用型基礎模型（如 GPT-4）轉化為專門用於醫療診斷輔助的 AI，便需要透過全參數微調，讓模型從結構、語境到邏輯推理都能符合醫療專業標準。

全參數微調的最大優勢在於其高控制性與最佳化效果。因為所有層級的參數都可重新訓練，企業能確保模型在專屬應用中達到頂尖表現。然而，這也意味著它對計算資源與時間的需求極高，尤其當數據集龐大時，訓練成本可能成為中小企業的一大負擔。因此，全參數微調最適合那些高風險、高精度需求的場景，如醫療診斷、金融風控、國防等關鍵系統。

參數高效微調（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）

參數高效微調（PEFT）是一種較輕量化的微調策略。它的核心思路是：在不修改整個模型結構的情況下，僅調整一小部分參數（例如 adapters、LoRA 層等）。這讓模型在保留原始通用知識的同時，也能快速適應新任務。

PEFT 的最大優勢在於其資源效率。它能大幅減少訓練時間和成本，特別適合資源有限的企業或需要快速迭代的專案。例如，在零售業中，企業可使用 PEFT 讓模型學會品牌專屬的客服語調，而不必重新訓練整個 LLM。

不過，PEFT 在面對複雜任務或高風險應用時，可能無法達到如全參數微調般的頂尖效能。因此，它更適合用於原型開發、跨多領域快速部署，或是在大型企業中同時運行多個定制化模型的情境。

指令微調（Instruction Tuning）

指令微調（Instruction Tuning）專注於讓模型學會理解並執行人類編寫的指令。這種方法透過大量多樣化的指令與對應回應數據集，強化模型的泛化能力與 Prompt 遵從性，讓它能應對更多未知的任務與提示。例如，Google 在訓練 Flan-T5 時就採用了 Instruction Tuning，使模型能在面對各式各樣的自然語言請求時給出合適回應。

這種微調方式特別適合開發通用型 AI 助理，如客服聊天機器人、內容生成工具等。其優勢在於提升模型對自然語言的理解與反應能力，讓使用者不需專業技術背景也能與 AI 流暢互動。然而，在高度專業或技術性領域，指令微調的表現可能有限，因為其訓練偏向廣泛任務而非深入專業知識。

人類反饋強化學習（RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback）

RLHF 是目前生成式 AI 領域中廣受關注的技術之一，它結合了微調與人類反饋，透過強化學習的方式讓模型輸出更符合人類價值觀與偏好。這種方法的關鍵在於使用專業標註員對模型回應進行打分或排序，形成回饋信號，再透過強化學習（如 Proximal Policy Optimization, PPO）調整模型行為。OpenAI 的 ChatGPT 就是 RLHF 的代表性應用，藉此改善了模型的語氣自然度、降低偏見，並提升使用者體驗。

RLHF 的優勢是能打造出更安全、可靠的模型，特別適合用於敏感領域（如倫理、隱私、語氣調整等）。但這種方法設置複雜，需要大量專業標註員及高運算資源，訓練成本相對較高。適用於希望模型在安全性與人性化表現達到極致的應用場景。

深入解析：監督微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）

監督微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）是目前大型語言模型（LLM）微調中最常見且高效的方法。它的核心在於使用有標籤（Labeled）的訓練數據集來引導模型學習，這些數據集包含明確的「輸入-輸出對」（Input-Output Pair），讓模型可以建立起從輸入到目標回應的精準映射關係。舉例來說，若要訓練一個能夠回答醫療問題的 AI 模型，監督微調會提供包含問題（如「布洛芬可否與感冒藥同時服用？」）及正確答案的數據集，藉此讓模型學會專業知識與正確語境。

相比之下，無監督微調（Unsupervised Fine-Tuning）則不依賴有標籤數據，而是使用無標籤（Unlabeled）的大量文本或數據進行再訓練。這種方法讓模型透過探索數據中的內在結構與語言模式來增強表示能力，例如讓模型在新的語料上持續學習，以適應特定語言風格或內容。然而，由於缺乏明確的學習目標，無監督微調的效果較難針對特定任務優化。

SFT 的優勢在於其高度可控性與精準性，能快速對齊企業需求，適合應用於高風險或高精度場景（如醫療、金融、法律等）。無監督微調則更適合在數據稀缺的情況下，用於提升模型的泛化能力或進行前置預訓練。兩者也可結合使用，先以無監督微調讓模型適應新語料，再透過 SFT 精細調整，達到更好的效果。

監督微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）流程四大步驟

監督微調（SFT）是將通用基礎模型轉化為專屬領域解決方案的關鍵技術，過程嚴謹且高度專業，通常包含以下四大步驟：

1. 數據收集與準備（Data Collection & Preparation）

微調的第一步是收集與目標應用高度相關的專業數據集。這些數據需具備高品質、多樣性與代表性，才能讓模型在訓練中有效學習目標領域知識。例如，醫療模型需要大量的醫患對話、病例摘要；金融模型則需涵蓋財報、監管法規等文本。

數據準備階段還包括：

• 數據清理：去除重複、錯誤或無關資訊
• 正規化處理：統一格式、修正不一致的標點或語言風格
• 結構化轉換：將原始數據轉換為模型可用的格式，如 JSON、CSV 等

這一步驟是模型表現好壞的基礎，數據品質直接決定微調後模型的準確度與可靠性。

2. 數據標註與品質保證（Data Annotation & Quality Assurance）

有標籤數據是監督微調的核心。收集到的原始數據需經過精細標註，為模型提供明確的學習目標。例如：

• 情感分析：標記句子的情緒（正面、中立、負面）
• 實體辨識：將文本中的人名、地點、組織等分類標記
• 語意關係：建立詞句間的上下文邏輯連結

為確保數據集的一致性與代表性，Appen 等專業團隊會在標註後進行多輪品質檢查（Quality Assurance），包括交叉驗證（Cross Validation）與專家審查，確保標註準確率達到企業應用需求。

此步驟尤其重要於處理高挑戰性任務，如摘要生成（Summarisation）、思維鏈推理（Chain-of-Thought Reasoning）等，因這類任務需模型理解並模擬複雜邏輯流程。

3. 模型權重微調（Fine-Tuning Model Weights）

在這一階段，微調透過結構化數據調整預訓練模型的權重，讓模型從「通用能力」過渡到「專屬任務專家」。為避免遺失原有的通用知識，通常會採用較低學習率（Learning Rate）進行訓練。

這裡常用的技術包括：

• 梯度下降（Gradient Descent）
• 反向傳播（Backpropagation）

透過多次訓練迭代，模型逐步優化，減少在目標任務上的錯誤率（Loss），直到達到理想的效能水平。

模型評估與迭代優化（Evaluation & Iteration）

微調後，模型將接受嚴格評估，確保其表現符合實際應用需求。常用評估指標包括：

• 準確率（Accuracy）
• F1 分數（F1 Score）
• 特定領域 KPI（如醫療診斷正確率、金融風控誤判率等）

根據評估結果，可能需要進行二次微調，包括：

• 調整超參數（如學習率、批次大小）
• 擴充或重新標註數據集
• 引入更多樣化資料以提升泛化能力

這種持續迭代優化的流程，能確保模型在真實場景中穩定運行，並隨業務需求變化保持高效表現。

監督微調（SFT）是大型語言模型（LLM）訓練中極關鍵的一環，尤其適用於需要高精度輸出、可控性強與符合特定業務目標的企業場景。它透過一系列嚴謹步驟，將通用型基礎模型（Foundation Model）轉化為具備專業領域知識與任務執行能力的專屬解決方案。

Appen 如何協助企業實現高效監督微調與 LLM 部署

Appen 提供從數據收集到模型優化的端到端解決方案，協助企業打造具備專業領域知識的客製化大型語言模型（LLM），快速實現 AI 應用落地，提升業務價值。

客製化 SFT 數據集（Curated SFT Datasets）

我們專為企業需求設計與準備高品質、領域相關的數據，涵蓋金融、醫療、零售、客戶服務等多元場景。這些經過嚴謹篩選與處理的數據集，是有效進行監督微調（Supervised Fine-Tuning）的基石。

全球規模的人力標註（Human Annotation at Scale）

Appen 擁有超過 100 萬名遍布全球的眾包人力及專業語言團隊，能高效提供大量精準的數據標註服務。搭配嚴格的 QA 流程，確保每筆標註數據均符合微調大型語言模型的高標準。

模型評估與持續迭代（Model Evaluation & Iterative Fine-Tuning）

我們的專業團隊提供人機協作（Human-in-the-Loop）反饋，支援模型在每個迭代周期中快速優化。無論是準確率、相關性還是安全性，Appen 都能幫助您衡量關鍵指標並持續改進模型效能。

LLM 智能開發平台

除了數據與微調服務，Appen 自主研發的 LLM 智能開發平台，提供多層次、全方位的開發工具，加速 LLM 訓練與部署，降低企業技術門檻，讓產品能快速落地並穩定運行。

LLM 應用客製化服務

針對尚未建立 AI 能力的企業，Appen 提供完整的數據與演算法團隊支援。我們會根據您的業務需求與使用場景，挑選最合適的基礎模型，並透過最佳化數據與微調策略，交付符合企業目標的專屬 LLM 應用。

支援 RLHF（人類反饋強化學習）

Appen 結合全球專業標註團隊與 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技術，協助模型學習符合人類價值觀的行為，降低幻覺（hallucination），提升生成式 AI 的安全性與實用性。