面试官:Prompt vs SFT的优缺点分析?

Prompt Engineering:提示词
- 通过设计输入文本来引导模型输出
- 不修改模型参数
- 适合快速迭代场景

Supervised Fine-Tuning:模型精调
- 使用标注数据微调模型参数
- 需要训练资源
- 适合专业化场景

Prompt典型案例:
1. 添加"逐步思考"提升推理能力
2. 角色设定"你是一位资深律师..."
3. 输出格式控制"用Markdown表格展示..."

SFT典型案例:
1. 医疗问答数据微调
2. 客服对话场景优化
3. 法律文书生成专项优化

Prompt优势:
✓ 零训练成本
✓ 即时生效
✓ 灵活可调
✓ 保留通用性

Prompt劣势:
✗ 专业领域效果有限
✗ 提示设计需要经验
✗ 输出稳定性较低

SFT优势:
✓ 领域适应性强
✓ 输出质量稳定
✓ 可处理复杂任务
✓ 减少提示长度

SFT劣势:
✗ 需要标注数据
✗ 训练成本高
✗ 迭代周期长
✗ 可能过拟合

## 产品决策建议
• MVP阶段优先Prompt
• 核心业务场景采用SFT
• 混合方案:通用能力+专项优化
• 考虑:数据/算力/时效/效果的平衡

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时间:2024.101、给定一个长度为n且仅由小写字母构成的字符串,字符串中的位置有两种类型:固定位和流动位• 对于一个固定位,该位置上的字符不会在操作中发生变化。• 对于一个流动位上的字符,它可能会发生变化。初始时所有位置都是流动位。位置标号从1开始。现在有4次操作,每次操作有下列两种可能:• 操作一:将第i位设置为固定位(不保证之原来是流动位)。• 操作二:将所有流动位的字符循环右移一格。不妨设流动位的下标为p1,p2, ..., pm,则该操作是将p1上的字符移动到p2;p2上的字符移动到p3;..;pm上的字符移动到p1。例如,若字符串为”abcdef”(其中第2,4位是固定位,使用下划线表示),则一次操作二后变为”fbadce”,再次进行操作二后变为”ebfdac”请输出一系列探作后最终得到的字符串输入描述:第一行输入两个整致n,q代表字符串长度和操作次数。第二行输入一个长度为n,且仅由小写字母构成的字符串s代表初始字符串。此后q行,每行先输入一个整数op代表操作次数,如果op=1,则再同一行上输入另一个整数u代表将第u位设为固定位;op=2表示一次移动操作。保证流动位至少存在一个输出描述:一个字符串表示经过操作后最终字符串2、小N是一名地铁职工,上级给他安排了一个奇怪的任务:从某个站出发,坐满k分钟(k最大取到m,m给定)地铁,然后回到出发站。这个城市的地铁系统也很神奇,一共有n 个车站,相邻两站之间的通勤总是耗时 1分钟,为了方便我们也不予考虑换乘等消耗的时间。一直坐地铁也不是件轻松事,每坐一站路就会积累特定量的疲劳值。小N 听说在去哪儿上搜索出行攻路会很方便,所以他经过查阅,发现对于相邻的a,b两站,他从a坐到b或从b坐到a 都会积累f(a,b)的疲劳值。现在小N想要知道,对于每一个出发站,从该站出发坐x分钟(x取遍[1,m]中的整数),再回到出发站,积累的疲劳值最少可以为多少输入描述:第一行输入两个整数n和m,代表车站数量和最长乘坐时间随后n行,第i行输入n个整数ai,1 , ..., ai,n,其中ai,j=-1表示车站i与车站j不相邻,否则其为f(i,j)输出描述:对于n行,每行输出m 个整数。第i行的第j个数表示从i站出发坐j 分钟坐地铁再回到i站积累的疲劳值的最小值。如果从i站坐j分钟无法回到i站,则输出-1示例:5 3-1 5 1 3 45 -1 4 4 31 4 -1 5 13 4 5 -1 54 3 1 5 -1输出:-1 2 6 -1 6 8 -1 2 6 -1 6 9 -1 2 6
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