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什么是微调?
微调就是在已经训练好的大模型基础上，用你自己的数据继续训练，让模型更符合你的特定需求。
CPT(ContinualPre-Training)继续预训练最基础的微调方式。你拿到一个预训练好的模型，然后用大量无标签的文本数据继续训练它。
SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调最常用的微调方式。你准备好问题-答案对，教模型如何回答特定类型的问题。
DPO(Direct Preference Optimization)偏好训练最新的微调技术，通过对比"好答案"和"坏答案"来训练模型。
三种微调方式详解
PT（Continued Pre-Training，继续预训练）
通过无标注数据进行无监督继续预训练，强化或新增模型特定能力。
数据要求
需要大量文本数据(通常几GB到几十GB)数据质量要高，最好是你目标领域的专业内容
适用场景
让模型学习特定领域的知识，比如医学、法律、金融
增强模型对某种语言或方言的理解
让模型熟悉你所在行业的专业术语
SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调
有监督微调，增强模型指令跟随的能力，提供全参和高效训练方式。
数据要求
通常需要几千到几万条高质量的问答对
答案要准确、风格统一
适用场景
训练客服机器人
创建特定任务的助手(比如代码助手、写作助手)
让模型学会特定的对话风格
DPO(Direct Preference Optimization)偏好训练
引入负反馈，降低幻觉，使得模型输出更符合人类偏好
工作原理
给模型同一个问题的两个不同答案
告诉模型哪个答案更好
模型学会倾向于生成更好的答案
适用场景
让模型的回答更符合人类偏好
减少有害内容的生成
提高回答的质量和安全性
非必要不微调
1.成本高:需要大量GPU资源和时间
2.技术门槛高:需要懂机器学习、数据处理、模型训练
3.数据要求严格:需要高质量、大量的训练数据4.维护复杂:模型更新后需要重新微调
优先考虑替代方案
1.提示词工程
通过精心设计的提示词让模型理解你的需求
成本低，见效快，容易调整
适合大部分使用场景
2.RAG
让模型检索相关文档后再回答
能够获取最新信息
不需要重新训练模型
什么情况有必要微调
1.特定领域的专业知识
当你的业务涉及非常专业的领域，而通用模型的知识不够用时
如:医疗诊断系统、法律文书生成、特定行业的技术支持。
2.特殊的输出格式要求
需要模型输出特定格式，而提示词难以稳定控制时。如:结构化数据提取、特定的代码生成规范、标准化的报告格式。
3.私有数据的深度理解
需要模型深度理解你的私有数据，而RAG检索效果不够好时。如:企业内部知识库的深度应用、个人化推荐系统、基于历史数据的预测
4.性能要求极高的场景
对响应速度和准确性要求都很高的场景。如:实时客服系统、高频交易的决策支持、大规模自动化处理
总结
微调是一个强大的工具，但不是万能药。在考虑微调之前，先试试提示词优化和RAG。只有在确实需要深度定制，且有足够资源投入时，才考虑微调。
学习资源推荐
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