在人工智能领域，模型微调（Fine-tuning）已成为一种备受关注的技术。然而，正如本文作者Andrew所指出的，许多团队在没有充分评估替代方案的情况下，就直接选择了微调。本文旨在探讨何时应该采用微调，以及何时应该考虑其他更简便的方法，如Prompt工程或Agentic工作流。通过分析微调的适用场景和局限性，为读者提供在实际应用中做出明智决策的指导。
微调的价值与局限
微调是一种通过在特定数据集上进一步训练预训练模型，使其适应特定应用场景的技术。这种方法可以显著提高模型在特定任务上的性能。然而，微调并非总是最佳选择。它涉及到数据收集、训练运行以及模型部署等多个环节，实施起来相对复杂。因此，在考虑微调之前，应该先评估Prompt工程和Agentic工作流等更简单的替代方案。
Prompt工程，包括编写详细的Mega Prompts、Few-shot Prompts等，是一种通过优化输入提示来引导模型输出的技术。这种方法无需修改模型本身，实施起来更加简单快捷。Agentic工作流则是一种将大型任务分解为多个小任务，并由不同的AI代理协同完成的方法。这种方法可以提高任务的灵活性和可控性。
何时应该考虑微调？
虽然Prompt工程和Agentic工作流在许多情况下都能够取得良好的效果，但有些应用场景下，微调仍然是不可或缺的。以下是几个适合采用微调的例子：
提高关键应用的准确性：在某些对准确性要求极高的应用中，Prompt工程可能无法达到所需的精度。例如，在客户服务聊天机器人中，如果需要机器人可靠地调用正确的API来执行交易或退款等操作，那么微调可以帮助将准确率从95%提高到99%。尤其是在难以用明确的语言规则来描述任务的情况下，微调的效果更为显著。
例如，当客户感到沮丧时，聊天机器人应该升级到人工客服还是直接退款？即使是人类员工也需要大量的案例才能学会如何处理这种情况。微调可以通过学习这些案例，使模型能够更准确地做出决策。此外，对于文本分类任务，如将医疗记录分类为诊断和程序代码以进行健康保险索赔，微调也能取得良好的效果。
学习特定的沟通风格：每个人都有自己独特的语言使用习惯。有些人喜欢使用某些词语，而避免使用另一些词语。这些语言习惯难以用文字提示来描述。为了使AI系统能够以特定的风格进行沟通，微调通常是比Prompt工程更好的选择。
例如，为了使AI模型听起来像作者本人，作者的团队对模型进行了微调。通过微调，模型可以学习作者独特的语言风格，从而生成更具个性的文本。在deeplearning.ai/avatar上构建的虚拟形象就使用了微调技术来实现这一目标。
降低延迟或成本：在某些情况下，开发人员可能会使用大型模型来完成复杂的任务。然而，随着使用量的增加，大型模型可能会变得过于缓慢或昂贵。此时，可以使用较小的模型来替代大型模型。但是，如果较小模型的性能不够好，则可以通过微调来提高其性能，使其达到与大型模型相当的水平。此外，还可以使用大型模型或Agentic工作流来生成数据，以帮助微调小型模型。
微调的具体技术
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种通过修改少量参数来微调模型的技术。这种方法可以显著降低微调的成本，尤其适用于小型模型（参数量小于13B）。此外，微调所需的数据量也比大多数人想象的要少。在某些应用中，仅需100个甚至更少的示例，即可取得良好的效果。
不适用微调的场景
尽管微调在许多情况下都很有用，但在某些情况下，其他技术可能更为合适。例如，如果目标是让LLM更好地理解其训练数据中没有的知识体系，那么RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种更简单的方法。RAG通过从外部知识库中检索相关信息，并将其融入到模型的输入中，从而使模型能够生成更准确、更全面的答案。
结论
在考虑微调之前，请务必评估Prompt工程和Agentic工作流等替代方案。这些方法可能更简单、更容易维护。作者的团队构建的大多数应用程序都不使用微调。然而，对于少数关键应用来说，微调是不可或缺的。总而言之，在决定是否使用微调时，需要权衡其优缺点，并根据具体的应用场景做出明智的决策。随着越来越多的公司致力于优化微调技术，我们可以期待在未来看到更多高效、便捷的微调服务。
在人工智能领域，持续学习至关重要。通过不断探索和实践，我们可以更好地掌握各种AI技术，并将其应用于解决实际问题。
