提示词与微调对模型自我认知和对话风格的影响对比

在大型语言模型的应用中，塑造模型的自我认知和对话风格有两种主要方法：通过提示词直接指定，或通过微调数据间接改变。这两种方式在实现机制、效果持久性和适用范围上存在显著差异。以下将从多个维度对这两种方法进行详细对比分析。

一、实现机制与原理差异

1. 提示词指定方式

提示词工程是通过在模型输入前添加特定指令或上下文信息，临时引导模型输出的方法。这种方式不改变模型本身的参数，而是利用模型已有的能力进行情境适配。

• 表层调整：提示词只能影响当前对话回合中的模型行为，是一种"短期记忆"式的引导
• 依赖模型已有能力：效果取决于基础模型是否具备理解并执行提示词要求的能力
• 即时生效：无需额外训练，输入后立即影响输出风格
• 示例提示词：

  请你以专业医生的身份回答，语气严谨专业，使用医学术语。以下是问题...
  

  或

  现在你将扮演一位幽默的脱口秀演员，用讽刺和夸张的方式回答所有问题...
  

2. 微调数据改变方式

微调是通过在新的数据集上继续训练模型，实际改变模型参数的方法。对于自我认知和对话风格的调整，通常使用监督微调(SFT)技术。

• 参数改变：直接修改模型权重，形成"长期记忆"
• 需要专门数据：需准备大量符合目标风格的"提示-回复"对话数据
• 训练过程：需要计算资源和时间，但一旦完成效果持久
• 典型数据格式：

  {
       
       
    "messages": [
      {
       
       "role": "user", "content":