在机器学习领域，微调（fine-tuning）被广泛认为是提高模型性能的有效方法。然而，我们可能忽略了微调背后的陷阱。
微调通常是通过在一个训练好的模型上进行少量的迭代训练来实现的。这看起来是一个简单易行的方法，但实际上可能导致过拟合的风险。尤其是在训练数据和微调数据之间存在领域差异的情况下，微调很容易使模型过于依赖微调数据，而无法泛化到其他领域。
此外，微调也可能掩盖了原始模型本身存在的问题。通过不断微调，我们可能会错过模型内在的局限性，并且无法真正了解模型在解决问题时的运作机制。
因此，在进行微调时，我们应该谨慎对待，不要一味追求模型性能的提升，而忽略了可能的陷阱。我们需要更深入地理解模型的机制和局限性，从而更有效地应用微调技术。
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