【AI-31】微调与提示工程

微调是通过更新模型参数让模型适配特定任务，优势是能深度适配、性能上限高、减少人工特征设计，劣势是数据和计算要求高、可能降低通用性；提示工程则是通过设计提示引导模型输出，优势是数据高效、快速灵活、保持通用性，劣势是性能上限相对低、依赖提示设计、难处理新领域内容，二者主要区别在于微调改变模型参数而提示工程不改变。

微调的优势

• 深度适配任务：通过调整模型参数，能深入学习特定任务的模式和特征，在特定任务上可显著提升性能，如在情感分析任务中能精准捕捉情感倾向。

• 性能上限高：若有足够数据和计算资源，微调可使模型在任务上达到很高的性能水平，能处理复杂的语义理解和生成任务。

• 减少人工设计特征：无需过多人工设计特征，模型可自动从数据中学习相关特征表示，降低了特征工程的工作量。

微调的劣势

• 数据需求：通常需要一定规模的标注数据，数据收集和标注成本高、耗时久，对于小数据场景可能不适用。
• 计算资源和时间成本：微调可能需要大量计算资源和较长时间，尤其是对大规模模型，增加了训练的成本和时间周期。
• 模型通用性降低：微调后的模型可能过于适应特定任务，在其他任务或领域的通用性和泛化能力可能下降。

提示工程的优势

• 数据高效：无需大量标注数据，只需设计合适的提示模板，就能引导模型生成期望的输出，在数据有限时优势明显。
• 快速灵活：可以快速尝试不同的提示策略和模板，根据反馈及时调整，具有很高的灵活性，能快速适应新的任务或需求变化。
• 保持模型通用性：不改变模型参数，模型的通用性得以保持，可在不同任务和领域快速切换应用。

提示工程的劣势

• 性能上限相对低：对于复杂任务，仅靠提示可能无法让模型达到与微调相同的性能水平，难以处理需要深度学习和复杂推理的任务。
• 依赖提示设计：提示的质量对结果影响大，需要经验和技巧来设计有效的提示，否则可能导致模型输出不理想。
• 难以处理新领域：对于全新领域或超出模型预训练知识范围的内容，提示工程可能效果不佳，因为模型缺乏相关基础知识。