在AI工程師的學習路徑中，模型適配（Model Adaptation）之所以比從頭訓練新模型更受重視，核心在於其效率和實用性。AI工程專家奧里瑪斯．格里西納斯（Aurimas Griciūnas）強調，模型適配的重點不是重新訓練模型，而是學會調整、設計Prompt與工具使用方式，使模型在實際任務中表現穩定且可控。這種方法能夠更快速地將現有的大型語言模型（LLM）應用於特定場景，節省大量的時間和計算資源。
提示工程（Prompt Engineering）被視為模型適配中最核心的技能。這包括學習正確的prompt結構，理解上下文大小限制，以及掌握各種提示技巧，如Chain of Thought、Tree of Thought和Few-shot等。透過這些技巧，AI工程師可以更有效地引導模型一步步推理，探索多條推理路徑，並透過範例定義任務格式。進階技巧如Self-consistency、Reflection和ReAct，有助於提升模型在特定任務上的表現。此外，懂得如何使用工具，並透過調整上下文來實現，也是模型適配的重要一環。
儘管微調（Fine-tuning）可以針對性地提升模型表現，但格里西納斯強調，不要一開始就投入微調，因為在大多數情況下，微調並不值得投入大量時間與資源。相較之下，模型適配更注重實際應用和問題解決，透過靈活運用現有模型和工具，AI工程師可以更快速地應對各種任務，並在實際場景中取得更好的效果。這種方法不僅節省資源，還能更有效地提升AI系統的性能和可靠性。
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