本文介绍了大模型文本审核系统的优化项目，重点在第三阶段的模型微调方案。通过训练XLM-RoBERTa Base模型，误判率降低至近5%，准确率达到95%。相较于大型模型，小型模型在特定场景下表现更佳，提供高效的长期解决方案。建议在生产环境中使用该模型，并保持人工审核和定期评估，以持续优化系统性能。