大语言模型微调和大语言模型应用区别

发布于:2025-03-15 ⋅ 阅读:(16) ⋅ 点赞:(0)

大语言模型微调和大语言模型应用区别

微调与应用LLM的区别

微调大语言模型(LLM)是指取一个已经预训练好的模型,进一步用特定数据集训练,使其更好地适应某个任务或领域,比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。应用LLM则是直接使用这些预训练模型来完成任务,如通过提示生成文本或回答问题,无需更改模型本身。研究表明,微调适合需要领域专精的任务,而应用更适合通用任务,效果因模型和任务复杂性而异。

学习所需技术栈

学习应用LLM:

  • 需要掌握Python编程,熟悉NLP基本概念。

  • 学习提示工程,优化输入以获得更好输出。

  • 了解如何使用API,如OpenAI或Hugging Face提供的服务。

学习微调LLM:

  • 需要深入理解机器学习和深度学习,熟悉神经网络训练。

  • 掌握框架如PyTorch或TensorFlow,用于模型训练。

  • 具备数据准备和处理能力,优化模型性能。

市场对求职者的能力要求

应用LLM:

  • 求职者需有使用LLM的实际经验,能将输出集成到系统中。

  • 需了解领域知识,优化提示以适应具体应用场景。

微调LLM:

  • 要求有机器学习和深度学习背景,熟悉模型训练和优化。

  • 需能处理大数据集,熟悉分布式计算或GPU使用。

其他建议

调查报告

引言

本文详细探讨了大语言模型(LLM)微调与应用的区别、学习所需技术栈、市场对求职者的能力要求以及相关建议。作为AI工程师和分析师,我们基于当前研究和市场趋势,提供全面分析,时间为2025年3月9日。

微调与应用LLM的区别

根据研究,微调LLM是指进一步训练预训练模型以适应特定任务或领域。例如,医疗机构可能微调GPT-3用医疗报告数据集,优化生成患者报告的能力 (Fine-Tuning LLMs: Overview, Methods & Best Practices)。应用LLM则是直接使用预训练模型,通过提示工程完成任务,如生成文本或回答问题,无需更改模型权重 (Introduction to Large Language Models)。

以下表格总结两者的区别:

方面 应用LLM 微调LLM
定义 使用预训练模型直接执行任务,如零样本、一样本或少样本推理,通过上下文学习。 进一步训练预训练模型于特定数据集,优化特定任务或领域性能。
数据使用 依赖提示,可能包含示例,利用模型预训练知识。 使用标注数据集(如提示-响应对)进行监督学习,如Amazon产品评论转为指令提示。
技术 上下文学习、零样本、一样本、少样本推理,通过提示优化输出。 监督微调(SFT)、指令微调、全微调、参数高效微调(PEFT)、迁移学习、任务特定微调、多任务学习。
计算成本 较低,无需更新模型权重,利用现有能力。 较高,尤其是全微调;PEFT可降低成本,如LoRA减少参数10,000倍 (Fine-tuning large language models (LLMs) in 2024)。
内存需求 最小,操作在上下文窗口内。 全微调需高内存;PEFT通过冻结参数减少需求,解决灾难性遗忘问题。
性能影响 小模型或复杂任务可能表现不佳,依赖预训练知识。 提高特定任务准确性和相关性,如医疗报告生成,符合人类期望。
示例用例 问GPT-3“为什么天空是蓝的”,得“因为大气散射阳光”。 微调GPT-3于医疗报告,生成适合科学教育的详细回答。
数据量 无需额外训练数据,依赖提示工程。 需要标注示例,如50-100,000例用于多任务学习,或数百/千例用于任务特定微调。
风险 可能处理不好领域特有细微差别,存在幻觉风险,如Air Canada聊天机器人案例 (Air Canada chatbot lawsuit)。 全微调可能导致灾难性遗忘,影响其他任务表现;PEFT或多任务学习可缓解。
工具和平台 依赖提示工程,如 (LLM Prompting Tricks)。 支持如SuperAnnotate的LLM工具 (SuperAnnotate LLMs, Fine-Tune, LLM Fine-Tuning with SuperAnnotate and Databricks)。
商业益处 适用范围广,部署快,无需额外训练。 提高特定性,准确性,定制交互,保护数据隐私,处理稀有场景 (Best GenAI Fine-Tuning Tools for Enterprises)。
示例内容 微调140k内部Slack消息以生成任务特定响应,如写博客文章。 Databricks选择SuperAnnotate提供高质量数据 (LLM Fine-Tuning with SuperAnnotate and Databricks)。
学习所需技术栈

应用LLM:

微调LLM:

市场对求职者的能力要求

应用LLM:

微调LLM:

其他建议

学习应用LLM:

学习微调LLM:

其他洞见:

关键引用

网站公告

今日签到

点亮在社区的每一天
去签到