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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- 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
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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..."
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✓ 零训练成本
✓ 即时生效
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✓ 保留通用性
Prompt劣势:
✗ 专业领域效果有限
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✗ 输出稳定性较低
SFT优势:
✓ 领域适应性强
✓ 输出质量稳定
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✓ 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
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• 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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rush$0522:转正名单没进,大概率本来就没打算留你 点赞 评论 收藏
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01-19 12:48
门头沟学院 C++
只想搞钱的鸽子很喜欢...:混账是很多的,还有那些在自己风华正茂的年纪说风凉话讥讽那些下岗前员工的。这些人都是现在职场环境这么烂的帮凶 点赞 评论 收藏
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