在大型語言模型 (LLM) 的客製化過程中，微調 (Fine-tuning) 與提示調整 (Prompt Tuning) 是兩種主要方法。微調涉及使用特定領域的資料集對預訓練的 LLM 進行額外訓練，以調整模型參數，使其更適應特定任務。舉例來說，可以透過在醫學文獻資料集上微調通用 LLM，來提升其在醫療保健領域的表現。然而，微調通常需要大量的訓練資料和計算資源，耗時較長。
相對而言，提示調整是一種更輕量級的方法，它不涉及修改模型參數，而是透過設計特定的提示 (Prompt) 來引導模型產生所需的輸出。這種方法的優點在於它不需要大量的訓練資料，並且可以快速地進行調整和實驗。透過精心設計的提示，可以有效地控制 LLM 的輸出，使其更好地滿足特定用例的需求，例如調整模型的語氣或風格。
若目標是快速實驗和驗證 LLM 客製化的效果，提示調整是更適合的選擇。由於提示調整不需要重新訓練模型，因此可以節省大量的時間和資源。開發者可以快速迭代不同的提示設計，並即時觀察模型的輸出變化，從而快速找到最適合特定用例的提示策略。當需要快速驗證概念或探索不同應用場景時，提示調整提供了一種高效且靈活的解決方案。
This is a simplified version of the page. Some interactive features are only available in the full version.
本頁為精簡版，部分互動功能僅限完整版使用。
👉 View Full Version | 前往完整版內容