​​微调能让大模型记住知识，其核心在于通过针对性训练让模型内化特定领域信息，核心亮点是提升专业性、降低数据需求并节省资源，但需平衡过拟合风险与效果持续性。​​

微调本质是对预训练模型的参数进行微调，使模型适应特定领域或任务。通过输入特定领域的高质量数据集，模型能够“记住”相关知识并优化表现。例如，医疗领域微调后的模型可以更精准地诊断疾病，法律领域则能生成符合专业规范的建议。​​微调并非简单数据灌输，而是通过调整模型内部权重，让特定知识融入其推理逻辑​​，使模型在后续任务中自动调用这些信息，而不仅依赖实时检索。

微调通过少量标注数据实现知识内化，显著降低了对大规模数据集的依赖，节省了计算资源。例如，在电商推荐系统中，仅需少量用户行为数据即可提升推荐准确度。微调后的模型能展现更强适应性，例如通过调整对话数据优化特定语言风格，或在多任务场景中平衡不同领域的权重。​​技术实现上，主流方法如LoRA、RLHF等通过高效参数调整，在避免过拟合的同时提升效果，部分场景下甚至能通过持续微调让模型动态进化​​。

尽管微调效果显著，但其局限性不容忽视。过度微调可能导致模型在通用任务上表现下降，且新知识的融入需重新训练。实际应用中，需结合在线微调工具或高效微调框架（如Hugging Face的PEFT）灵活调整，同时定期评估性能以适应数据分布变化。​​微调的本质是让模型在特定场景下“举一反三”，而非机械记忆，合理设计数据集与训练策略是关键​​。