微调训练指的是在已经存在一个预训练好的模型的基础上，针对特定的任务或数据集，对模型的权重参数进行进一步的训练和调整。

微调训练是一种有效利用已有模型知识，并将其应用于新场景的方法，能够提高模型的效率和性能。

预训练的模型通常是在大规模的通用数据集上进行训练的，学习到了较为通用的特征和模式。然而，对于特定的任务或领域，这些通用的知识可能还不够精准和适用。

通过微调训练，可以在以下几个方面实现优化：

1. 适应特定任务：使得模型能够更好地处理新的、特定的任务，例如长文本生成，代码生成等任务。
2. 利用少量数据：当新任务的数据量相对较少时，基于预训练模型进行微调可以避免从头开始训练模型所需的大量数据。
3. 提高性能：通过调整模型以适应新的数据分布和任务要求，从而提高模型在新任务上的性能和准确性。

例如通过微调预训练模型，可以生成更符合特定风格或主题的文本，使其能够识别电影评论中的情感，或者是提高其在特定领域的命名实体识别能力等等。