这篇文章介绍了如何将预训练的大型语言模型（LLM）转化为强大的文本分类器，重点讲解了分类微调的原理和实践。文章通过一个垃圾邮件分类器的案例，展示了如何对LLM进行微调，并探讨了与训练LLM分类器相关的七个常见问题，如是否需要训练所有层、是否禁用因果掩码等。文章还对比了指令微调和分类微调的不同应用场景，指出分类微调更适合特定类别数据的精确分类任务。