​​大语言模型的微调技术不包括从头训练模型、直接修改预训练模型的核心架构，以及完全依赖无监督学习实现任务适配。​​微调的核心是在预训练模型基础上进行参数调整，而非重建模型或改变其底层设计。以下是关键分点论述：

1. ​​不包括全量训练​​
   微调无需像预训练阶段那样从零开始训练模型，而是利用已有参数进行优化。全量训练需消耗千亿级token数据和海量算力，而微调仅需少量领域数据即可适配任务。

2. ​​不包括架构改造​​
   微调技术（如LoRA、Adapter）通过添加可训练模块或冻结部分参数实现优化，​​不会改动Transformer的原始层结构​​。直接修改模型编码器/解码器设计属于模型重构范畴。

3. ​​不包括纯无监督学习​​
   微调依赖监督数据（如指令对、标注样本）或人类反馈（RLHF），​​无法仅通过无标注数据自动适配任务​​。自监督学习属于预训练阶段技术。

4. ​​不包括实时动态调整​​
   微调是离线批处理过程，​​不支持实时根据用户输入动态更新模型参数​​。在线学习需结合持续学习技术，属于更高阶的适配方案。

​​总结​​：理解微调技术的边界，能更高效地选择适配方案。若需深度定制模型能力，需结合预训练、架构优化等多阶段技术，而非仅依赖微调。