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面試官:Prompt vs SFT的優(yōu)缺點(diǎn)分析?

Prompt Engineering:提示詞
- 通過(guò)設(shè)計(jì)輸入文本來(lái)引導(dǎo)模型輸出
- 不修改模型參數(shù)
- 適合快速迭代場(chǎng)景

Supervised Fine-Tuning:模型精調(diào)
- 使用標(biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)模型參數(shù)
- 需要訓(xùn)練資源
- 適合專(zhuān)業(yè)化場(chǎng)景

Prompt典型案例:
1. 添加"逐步思考"提升推理能力
2. 角色設(shè)定"你是一位資深律師..."
3. 輸出格式控制"用Markdown表格展示..."

SFT典型案例:
1. 醫(yī)療問(wèn)答數(shù)據(jù)微調(diào)
2. 客服對(duì)話場(chǎng)景優(yōu)化
3. 法律文書(shū)生成專(zhuān)項(xiàng)優(yōu)化

Prompt優(yōu)勢(shì):
? 零訓(xùn)練成本
? 即時(shí)生效
? 靈活可調(diào)
? 保留通用性

Prompt劣勢(shì):
? 專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域效果有限
? 提示設(shè)計(jì)需要經(jīng)驗(yàn)
? 輸出穩(wěn)定性較低

SFT優(yōu)勢(shì):
? 領(lǐng)域適應(yīng)性強(qiáng)
? 輸出質(zhì)量穩(wěn)定
? 可處理復(fù)雜任務(wù)
? 減少提示長(zhǎng)度

SFT劣勢(shì):
? 需要標(biāo)注數(shù)據(jù)
? 訓(xùn)練成本高
? 迭代周期長(zhǎng)
? 可能過(guò)擬合

## 產(chǎn)品決策建議
? MVP階段優(yōu)先Prompt
? 核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景采用SFT
? 混合方案:通用能力+專(zhuān)項(xiàng)優(yōu)化
? 考慮:數(shù)據(jù)/算力/時(shí)效/效果的平衡

#??图?lì)計(jì)劃#  #產(chǎn)品經(jīng)理#  #數(shù)據(jù)人的面試交流地#  #AI了,我在打一種很新的工#  #產(chǎn)品每日一題# #??虯I配圖神器#
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