某公司針對一項任務訓練了一個基礎模型，現在需要將其調整以適應相關但不同的任務。哪種微調方法是合適的？

遷移學習是將預先訓練好的模型（例如基礎模型）應用於新任務的方法。由於基礎模型已經從大量數據中學習到通用特徵和知識，透過微調（fine-tuning）其部分或全部層，可以有效地將這些知識遷移到相關但不同的新任務上，從而加速訓練過程並提高模型性能。超參數調整是優化模型訓練參數的過程，而非一種微調方法。預訓練是模型在大量數據上進行初始訓練的階段，與將模型調整到新任務不同。強化學習是一種透過試錯來學習最佳行為的機器學習範式，不適用於將預訓練模型調整到新的監督學習任務。