在前面的文章中，我們分享了公司做大模型的調(diào)優(yōu)、預(yù)訓(xùn)練方法等，但方法這么多，如何選擇適合自己的方法和技術(shù)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(diào)教，就是因為在專業(yè)領(lǐng)域上還無法實現(xiàn)全場景的應(yīng)用。

從細(xì)節(jié)出發(fā)，我們該如何比較和選擇那個最能滿足我們需求的模型調(diào)優(yōu)技術(shù)？是否有一種方法既可以減少成本，又能增強模型表現(xiàn)？

我們將深入淺出地帶您一探究竟，逐一解析，并預(yù)測未來調(diào)優(yōu)的發(fā)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(yōu)勢分析

提示詞工程：簡單有效的微調(diào)術(shù)

提示詞工程是一種直觀而高效的技術(shù)，它通過精心設(shè)計的提示詞來引導(dǎo)模型的輸出，使得模型更好地適應(yīng)特定的任務(wù)或數(shù)據(jù)集。

比如，在NLP任務(wù)中，我們可以通過添加語境信息，改變問題的提法，進(jìn)而改善模型對問題的理解。這種技術(shù)由于其操作簡便、不需要額外的模型訓(xùn)練，因而受到許多企業(yè)的歡迎。

微調(diào)（SFT）：成本低廉且廣泛適用的基本招數(shù)

微調(diào)（SFT）涉及到在預(yù)訓(xùn)練的模型基礎(chǔ)上，針對特定任務(wù)進(jìn)行額外訓(xùn)練的過程。這種方法使用大量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，通過調(diào)整模型的權(quán)重以適應(yīng)新任務(wù)。

SFT是一種成本較低且實施起來相對簡單的調(diào)優(yōu)方法，適用于多種不同的任務(wù)和領(lǐng)域，使得它成為了許多企業(yè)的首選技術(shù)。

強化學(xué)習(xí)與人工反饋（RLHF）：高質(zhì)量輸出的保證

強化學(xué)習(xí)與人工反饋（RLHF）技術(shù)則是在SFT的基礎(chǔ)上增加了人類評估者的反饋。這種方法更側(cè)重于模型輸出質(zhì)量的優(yōu)化，因為人類評估者能為模型提供更細(xì)致和嚴(yán)格的指導(dǎo)。

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

預(yù)訓(xùn)練：大企業(yè)，領(lǐng)域基底模型的選擇

與以上技術(shù)不同, 預(yù)訓(xùn)練的模型調(diào)優(yōu)方法通過對大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，在模型中構(gòu)建通用的知識框架。

這項技術(shù)在小數(shù)據(jù)集任務(wù)中展現(xiàn)出極高的效率，因為它的通用性允許模型僅使用少量的數(shù)據(jù)就能進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)。預(yù)訓(xùn)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(diào)優(yōu)技術(shù)的選擇上，企業(yè)需首先清晰地界定自身的需求，包括預(yù)期目標(biāo)、數(shù)據(jù)可用性、預(yù)算限制和長期發(fā)展策略。

第一，確定目標(biāo)：清晰具體化

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

第二，數(shù)據(jù)審視：充分利用現(xiàn)有資源

企業(yè)需要根據(jù)自身數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量來選擇調(diào)優(yōu)方法。若擁有大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，簡單微調(diào)可能是一個成本效益較高的選擇。若數(shù)據(jù)量較少但尋求深度優(yōu)化，預(yù)訓(xùn)練或RLHF可能更加合適。

第三，成本考慮：合理規(guī)劃投資

成本是另一項重要因素，企業(yè)需要權(quán)衡調(diào)優(yōu)技術(shù)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(yè)必須結(jié)合實際情況審慎評估。

第四，手段與目的：預(yù)見未來需求

此外，選擇模型調(diào)優(yōu)技術(shù)時，也需要思考其長期對企業(yè)策略的影響和可增長性，預(yù)訓(xùn)練模型或許起步較慢，但它在未來的迭代和應(yīng)對新任務(wù)時會顯示出巨大的潛力。

通過以上四個環(huán)節(jié)，企業(yè)便能夠建立適合自身發(fā)展的模型調(diào)優(yōu)指南，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定。

03 模型調(diào)優(yōu)的技術(shù)發(fā)展趨勢

在模型調(diào)優(yōu)領(lǐng)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(shù)，另一方面則是微調(diào)技術(shù)，特別是隨著通用大模型越來越智能的發(fā)展。

核心：以成本更低的方式提供基礎(chǔ)資源

提示詞工程：簡單、精準(zhǔn)

未來的調(diào)優(yōu)技術(shù)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(jìn)行復(fù)雜的定制化開發(fā)。

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

微調(diào)（特指部分參數(shù)）：低成本、高效率

對于那些有著特殊需求的場景，微調(diào)技術(shù)依然是一項價值巨大的工具。

隨著數(shù)據(jù)的日益豐富和計算能力的提高，即使是非常特定的任務(wù)，也可能只需通過低成本的、甚至極少量的微調(diào)便可達(dá)到預(yù)期效果。

大模型給微調(diào)帶來的是更靈活的適應(yīng)性，減少了對領(lǐng)域特定知識的注入需求。

在未來的5年內(nèi)，預(yù)計全球能夠開發(fā)維護(hù)通用巨型模型的公司不會超過十家。

這意味著，對于多數(shù)企業(yè)來說，調(diào)優(yōu)技術(shù)的未來將聚焦于如何更有效地應(yīng)用這些智能大模型，而非構(gòu)建。

這一變化將徹底改變企業(yè)在AI領(lǐng)域的策略，將目光從建造轉(zhuǎn)移到精細(xì)操作與應(yīng)用上來。

04 最后的話

在模型調(diào)優(yōu)技術(shù)日益豐富多樣的今天，企業(yè)如何做出明智的選擇，優(yōu)化自身業(yè)務(wù)，顯得尤為重要。

這需要明確自身需求、理解調(diào)優(yōu)技術(shù)的特性，以及關(guān)注技術(shù)發(fā)展的最新趨勢。

我整理了一張對比表，希望對你有用。

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

如果，對于大模型的應(yīng)用你還是初學(xué)者，請記得一句話：把AI當(dāng)人看。

希望帶給你一些啟發(fā)，加油。