「微調」(fine-tuning)和「自訂指令」(custom instructions)在調校 AI 上有什麼不同?
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微調與自訂指令在 AI 調校上的差異
在調整 AI 模型時,「微調」(Fine-tuning)和「自訂指令」(Custom Instructions)是兩種主要方法,它們在實施方式和適用場景上存在顯著差異。微調是指在一個已有的、預訓練的大型語言模型(LLM)基礎上,使用特定的資料集進行再訓練。這種方法需要大量的資料和運算資源,但可以使模型在特定任務或領域上表現更佳。相對地,「自訂指令」是通過提供角色設定、風格需求和內容範圍等背景資訊,來引導模型在對話中維持特定的行為模式。這種方法更輕量級,不需要大量的資料和運算資源,因此成為許多個人工作者的首選。
微調的優缺點與適用場景
微調的主要優點是能夠深度客製化模型,使其在特定任務上達到更高的準確性和效率。例如,如果需要一個專門處理金融數據的模型,可以使用大量的金融數據對現有模型進行微調,從而使其更好地理解和處理相關資訊。然而,微調的缺點也很明顯:它需要大量的標記資料,並且訓練過程可能非常耗時和昂貴。此外,微調後的模型可能對原始模型的泛化能力產生影響,使其在其他任務上的表現下降。
自訂指令的優缺點與適用場景
自訂指令的優點在於其簡便性和靈活性。使用者可以通過提供清晰、具體的指令,來引導模型產生符合期望的回覆。例如,可以設定模型扮演一位金融投資顧問,專門協助初學者投資股票和基金,並要求其以淺顯易懂的方式提供教學。這種方法不需要大量的資料和運算資源,並且可以快速調整模型的行為。然而,自訂指令的缺點是其效果可能不如微調那樣顯著,並且依賴於指令的品質。如果指令不夠清晰或具體,模型可能無法產生理想的回覆。
如何選擇合適的調校方法
在選擇微調或自訂指令時,需要根據具體的需求和資源情況進行權衡。如果需要高度客製化的模型,並且擁有足夠的資料和運算資源,微調可能是一個更好的選擇。如果只需要在特定場景下微調模型的行為,並且資源有限,自訂指令則更為適合。此外,ChatGPT 推出的客製化功能,如「自訂 ChatGPT」、「我的 GPT」和「專案」,為使用者提供了更多靈活的調校選項,可以根據不同的需求選擇合適的功能來提高 AI 的效能。持續觀察和分析 AI 的產出,並不斷修正和改良指令,是提高 AI 協作效率的關鍵。