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在前面的文章中，我們分享了公司做大模型的調優、預訓練方法等，但方法這么多，如何選擇適合自己的方法和技術呢？本文作者分享了四種方法的選擇技巧，希望可以幫到大家。

通用大模型之所以需要調教，就是因為在專業領域上還無法實現全場景的應用。

從細節出發，我們該如何比較和選擇那個最能滿足我們需求的模型調優技術？是否有一種方法既可以減少成本，又能增強模型表現？

我們將深入淺出地帶您一探究竟，逐一解析，并預測未來調優的發展趨勢。（最后有一份對比圖，可以劃到最底部保存）

01 四種方案的優勢分析

提示詞工程：簡單有效的微調術

提示詞工程是一種直觀而高效的技術，它通過精心設計的提示詞來引導模型的輸出，使得模型更好地適應特定的任務或數據集。

比如，在NLP任務中，我們可以通過添加語境信息，改變問題的提法，進而改善模型對問題的理解。這種技術由于其操作簡便、不需要額外的模型訓練，因而受到許多企業的歡迎。

微調（SFT）：成本低廉且廣泛適用的基本招數

微調（SFT）涉及到在預訓練的模型基礎上，針對特定任務進行額外訓練的過程。這種方法使用大量的標簽數據，通過調整模型的權重以適應新任務。

SFT是一種成本較低且實施起來相對簡單的調優方法，適用于多種不同的任務和領域，使得它成為了許多企業的首選技術。

強化學習與人工反饋（RLHF）：高質量輸出的保證

強化學習與人工反饋（RLHF）技術則是在SFT的基礎上增加了人類評估者的反饋。這種方法更側重于模型輸出質量的優化，因為人類評估者能為模型提供更細致和嚴格的指導。

RLHF常用于需要高質量輸出的場景，如內容生成和客戶互動等方面，其主要挑戰在于高昂的成本和實施的復雜性。

預訓練：大企業，領域基底模型的選擇

與以上技術不同, 預訓練的模型調優方法通過對大型數據集進行預先訓練，在模型中構建通用的知識框架。

這項技術在小數據集任務中展現出極高的效率，因為它的通用性允許模型僅使用少量的數據就能進行有效的學習。預訓練是最為深入和廣泛的一種方法，不過它通常需要高昂的計算資源投入。

02 明確你的需求和資源

在模型調優技術的選擇上，企業需首先清晰地界定自身的需求，包括預期目標、數據可用性、預算限制和長期發展策略。

第一，確定目標：清晰具體化

企業應明確自己希望模型達成什么樣的具體目標，如提升用戶體驗、優化算法性能還是減少運營成本。例如，一個尋求優化客服系統的電信公司，可能會對模型的交互能力和快速響應時間有特別的需求。

第二，數據審視：充分利用現有資源

企業需要根據自身數據的質量和數量來選擇調優方法。若擁有大量高質量數據，簡單微調可能是一個成本效益較高的選擇。若數據量較少但尋求深度優化，預訓練或RLHF可能更加合適。

第三，成本考慮：合理規劃投資

成本是另一項重要因素，企業需要權衡調優技術帶來的長期收益與短期投入。高成本并不總是等同于高回報，因此企業必須結合實際情況審慎評估。

第四，手段與目的：預見未來需求

此外，選擇模型調優技術時，也需要思考其長期對企業策略的影響和可增長性，預訓練模型或許起步較慢，但它在未來的迭代和應對新任務時會顯示出巨大的潛力。

通過以上四個環節，企業便能夠建立適合自身發展的模型調優指南，最終實現數據驅動的決策制定。

03 模型調優的技術發展趨勢

在模型調優領域，未來的走勢正在形成一條明顯的分叉路：一方面是看似簡單但強大的提示詞技術，另一方面則是微調技術，特別是隨著通用大模型越來越智能的發展。

核心：以成本更低的方式提供基礎資源

提示詞工程：簡單、精準

未來的調優技術將更加傾向于使用提示詞，這種方法能夠直接利用通用模型的強大能力，而無需進行復雜的定制化開發。

隨著時間推移和大模型智能化程度的提升，很多應用場景都將能夠通過簡單的提示詞就實現高質量的輸出，這將極大簡化企業在AI技術上的應用流程。

微調（特指部分參數）：低成本、高效率

對于那些有著特殊需求的場景，微調技術依然是一項價值巨大的工具。

隨著數據的日益豐富和計算能力的提高，即使是非常特定的任務，也可能只需通過低成本的、甚至極少量的微調便可達到預期效果。

大模型給微調帶來的是更靈活的適應性，減少了對領域特定知識的注入需求。

在未來的5年內，預計全球能夠開發維護通用巨型模型的公司不會超過十家。

這意味著，對于多數企業來說，調優技術的未來將聚焦于如何更有效地應用這些智能大模型，而非構建。

這一變化將徹底改變企業在AI領域的策略，將目光從建造轉移到精細操作與應用上來。

04 最后的話

在模型調優技術日益豐富多樣的今天，企業如何做出明智的選擇，優化自身業務，顯得尤為重要。

這需要明確自身需求、理解調優技術的特性，以及關注技術發展的最新趨勢。

我整理了一張對比表，希望對你有用。

我認為未來可能大家都不會討論大模型技術，而是將它視為一個基礎技術，它是無形的，而最終的落腳點是如何服務人類，提升國民的生活水平。

如果，對于大模型的應用你還是初學者，請記得一句話：把AI當人看。

希望帶給你一些啟發，加油。