最强调优攻略：如何从四种调优技术中做出最佳选择？

柳星聊产品 2024-04-12 08:11:40

通用大模型之所以需要调教，就是因为在专业领域上还无法实现全场景的应用。

从细节出发，我们该如何比较和选择那个最能满足我们需求的模型调优技术？是否有一种方法既可以减少成本，又能增强模型表现？

我们将深入浅出地带您一探究竟，逐一解析，并预测未来调优的发展趋势。（最后有一份对比图，可以划到最底部保存）

01 四种方案的优势分析

提示词工程：简单有效的微调术

提示词工程是一种直观而高效的技术，它通过精心设计的提示词来引导模型的输出，使得模型更好地适应特定的任务或数据集。

比如，在NLP任务中，我们可以通过添加语境信息，改变问题的提法，进而改善模型对问题的理解。这种技术由于其操作简便、不需要额外的模型训练，因而受到许多企业的欢迎。

微调（SFT）：成本低廉且广泛适用的基本招数

微调（SFT）涉及到在预训练的模型基础上，针对特定任务进行额外训练的过程。这种方法使用大量的标签数据，通过调整模型的权重以适应新任务。

SFT是一种成本较低且实施起来相对简单的调优方法，适用于多种不同的任务和领域，使得它成为了许多企业的首选技术。

强化学习与人工反馈（RLHF）：高质量输出的保证

强化学习与人工反馈（RLHF）技术则是在SFT的基础上增加了人类评估者的反馈。这种方法更侧重于模型输出质量的优化，因为人类评估者能为模型提供更细致和严格的指导。

RLHF常用于需要高质量输出的场景，如内容生成和客户互动等方面，其主要挑战在于高昂的成本和实施的复杂性。

预训练：大企业，领域基底模型的选择

与以上技术不同, 预训练的模型调优方法通过对大型数据集进行预先训练，在模型中构建通用的知识框架。

这项技术在小数据集任务中展现出极高的效率，因为它的通用性允许模型仅使用少量的数据就能进行有效的学习。预训练是最为深入和广泛的一种方法，不过它通常需要高昂的计算资源投入。

02 明确你的需求和资源

在模型调优技术的选择上，企业需首先清晰地界定自身的需求，包括预期目标、数据可用性、预算限制和长期发展策略。

第一，确定目标：清晰具体化

企业应明确自己希望模型达成什么样的具体目标，如提升用户体验、优化算法性能还是减少运营成本。例如，一个寻求优化客服系统的电信公司，可能会对模型的交互能力和快速响应时间有特别的需求。

第二，数据审视：充分利用现有资源

企业需要根据自身数据的质量和数量来选择调优方法。若拥有大量高质量数据，简单微调可能是一个成本效益较高的选择。若数据量较少但寻求深度优化，预训练或RLHF可能更加合适。

第三，成本考虑：合理规划投资

成本是另一项重要因素，企业需要权衡调优技术带来的长期收益与短期投入。高成本并不总是等同于高回报，因此企业必须结合实际情况审慎评估。

第四，手段与目的：预见未来需求

此外，选择模型调优技术时，也需要思考其长期对企业策略的影响和可增长性，预训练模型或许起步较慢，但它在未来的迭代和应对新任务时会显示出巨大的潜力。

通过以上四个环节，企业便能够建立适合自身发展的模型调优指南，最终实现数据驱动的决策制定。

03 模型调优的技术发展趋势

在模型调优领域，未来的走势正在形成一条明显的分叉路：一方面是看似简单但强大的提示词技术，另一方面则是微调技术，特别是随着通用大模型越来越智能的发展。

核心：以成本更低的方式提供基础资源

提示词工程：简单、精准

未来的调优技术将更加倾向于使用提示词，这种方法能够直接利用通用模型的强大能力，而无需进行复杂的定制化开发。

随着时间推移和大模型智能化程度的提升，很多应用场景都将能够通过简单的提示词就实现高质量的输出，这将极大简化企业在AI技术上的应用流程。

微调（特指部分参数）：低成本、高效率

对于那些有着特殊需求的场景，微调技术依然是一项价值巨大的工具。

随着数据的日益丰富和计算能力的提高，即使是非常特定的任务，也可能只需通过低成本的、甚至极少量的微调便可达到预期效果。

大模型给微调带来的是更灵活的适应性，减少了对领域特定知识的注入需求。

在未来的5年内，预计全球能够开发维护通用巨型模型的公司不会超过十家。

这意味着，对于多数企业来说，调优技术的未来将聚焦于如何更有效地应用这些智能大模型，而非构建。