了解，你可以使用非线性最小二乘法来拟合这个问题。

1. 首先，你需要选择一个可能的非线性方程。对于你的描述（开始下降快，然后下降慢），指数衰减函数或者对数函数可能是不错的选择。

2. 然后，你需要确定该非线性函数的各参数。这可以通过迭代的方式来实现，即通过多次尝试，找出使得预测值和实际值之间差异最小的参数值。在优化过程中，通常使用梯度下降法或牛顿法等。

3. 在得到最优参数后，将这些参数代入非线性方程，就得到了拟合数据的非线性函数。

4. 最后，你可以通过比较实际值和非线性函数预测值的误差来评估模型的拟合效果。如果误差满足要求，那么这个非线性函数就可以很好地描述你的数据。否则，你可能需要重新选择非线性方程，或者调整优化参数、迭代次数等。

需要注意，使用非线性最小二乘法时，如果初始猜测的参数值离真实值太远，可能会导致找不到真正的最小值或者计算时间过长。因此，选择合适的初始参数值是非常重要的。