开源模型应用落地-模型微调-模型研制-模型测试（三）
一、前言
模型微调是深度学习领域中广泛应用的一种技术，通过在特定任务上对预训练模型进行调整，旨在提高模型在该任务上的性能。然而，随着模型在实际应用中的广泛部署，确保其安全性和可靠性变得愈发重要。微调后的模型可能在某些情况下产生意想不到的行为，尤其是在面对对抗性攻击或输入数据的变异时。因此，进行安全性和可靠性测试，能够有效评估模型在复杂环境下的表现，确保其在各种应用场景中的稳健性和可信度。
模型训练过程：开源模型应用落地-模型微调-模型研制-模型训练（二）
二、术语介绍
2.1. 模型研制
是从确定建模目标出发，历经数据收集与处理，选
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