什么情况下适合精调
更新时间：2024-11-11
大模型具备出色的数据处理、文本理解与生成能力，能够轻松应对各种复杂的语言任务，如智能问答、文本摘要、多语种翻译等，为用户提供流畅、自然的交互体验。然而，在实际运用当中，我们可能会遇到大模型生成效果不尽如人意的情况。别担心，接下来我们将介绍几种有效的优化方法，帮助您提升大模型的生成效果。
- 调整Prompt优化输出。当大模型的输出与您的期望存在偏差时，首先可以尝试调整输入的Prompt。调整Prompt是最简单的方式，通过更精准地描述要求、增加Fewshot，可以引导大模型生成更符合预期的内容。通常来说，严格根据输出的要求组织Prompt可以大幅提升输出效果。当然，如果调整Prompt后，输出效果仍不满足预期，这部分工作也是可以在后续的调优方法中体现价值的。
- 挂载知识库提升效果（使用RAG）。如果需要引入少量新的知识，或者需要大模型严格参考少量文件的内容输出，避免随意生成，降低伪造的可能性，您可以考虑挂载外部知识库。知识库将为大模型提供额外的信息支持，丰富其输出内容，同时提高其在特定领域的专业度。
若前两种方法的效果不符合预期，或者需要降低模型时延，您可以考虑对大模型进行更进一步的调优。下面的情况可以尝试调优模型来解决：
- 需要纠正大模型输出的格式、口吻或者风格，可以使用SFT或者偏好对齐的训练方法。
- 对大模型输出要求比较高/Prompt比较复杂，可以通过准备对应的数据集做SFT调优。
- 需要大模型处理一些边界Case时，可以尝试使用SFT调优。
- 其他对大模型的要求在Prompt中难约束时，可以考虑进一步调优。
- 需要引入大量的领域或者行业知识时，可以考虑通过Post-pretrain的训练方法进一步调优。
另外，在实际应用场景中，也需要定期监控模型输出的效果，并及时调整Prompt或者调优模型。从而充分发挥大模型的潜力，为各种自然语言处理任务提供更为出色、高效的解决方案。