PyTorch的模型微调是指在一个预训练的模型的基础上，通过对新数据集进行少量的训练来调整模型的参数，以适应新数据集的特定任务。通常情况下，我们会使用一个在大规模数据集上预训练好的模型作为初始模型，然后针对自己的数据集进行微调，从而使模型更好地适应新任务。这种方法通常能够加速训练过程，提高模型的性能。