大语言模型定制化应用的三种方式：Prompt engineering、Fine tuning、Pre-trainning的区别

在实现大语言模型的定制化应用中，的确有几种常用的方式：Prompt Engineering（提示工程）、Fine-tuning（微调）和Pre-training（预训练）。以下是它们的区别和使用场景：

Prompt Engineering（提示工程）：Prompt Engineering是通过设计和优化输入的提示或指令，以引导模型生成特定类型的输出。这种方法不涉及对模型参数的修改或重新训练，而是通过精心设计的提示文本来操纵模型的行为。通过合理的提示工程，可以调整生成文本的风格、内容和偏好。Prompt Engineering适用于需要快速实现特定任务目标的场景，无需重新训练模型。
Fine-tuning（微调）：Fine-tuning是在预训练的基础上，使用特定任务的标注数据对模型进行进一步训练。通过在任务特定数据集上微调模型参数，使模型适应特定任务的要求。Fine-tuning通常需要较少的标注数据，并且可以在较短的时间内实现。这种方法适用于特定任务的应用，需要模型具备高度适应性和精度。
Pre-training（预训练）：Pre-training是指在大规模文本数据上进行无监督的预训练，使模型学习到语言的潜在模式和结构。预训练过程中的目标是让模型能够预测缺失的单词或片段，从而捕捉上下文关系和语义信息。预训练的模型通常具备通用的语言理解能力，但缺乏特定任务的指导。这种方法适用于需要模型具备广泛语言理解能力，并能应用于多个任务的场景。

在实际应用中，可以根据任务需求、可用数据和计算资源等因素选择适当的方法。如果目标是快速实现特定任务，Prompt Engineering可能是一个有效的选择。如果有特定任务的标注数据可用，Fine-tuning可以在较短时间内提供较好的任务性能。而如果需要一个通用的语言模型，并希望在多个任务中应用，预训练则是一种合适的选择。

需要注意的是，这些方式并非相互排斥，可以根据具体需求和场景进行组合使用。例如，可以先进行预训练得到一个通用的模型，然后通过Fine-tuning在特定任务上进行微调，并结合Prompt Engineering来调整输出结果的风格和内容。

另外，我们再从训练时长及花费成本、定制化程序、是否需要专业知识等多个方面进行对比这三种方式。

训练时长及花费成本：

Prompt Engineering：这种方法通常不需要额外的训练过程，只涉及对输入提示文本的设计和优化。因此，训练时长和花费成本相对较低。
Fine-tuning：Fine-tuning通常需要在特定任务的标注数据上进行进一步训练，训练时间和成本取决于任务数据集的规模和复杂性。相对于预训练过程，Fine-tuning可能需要更少的时间和成本。
Pre-training：预训练是一个耗时且计算资源密集的过程，通常需要在大规模文本数据上进行无监督训练。预训练的时间和成本较高，但它为后续的Fine-tuning提供了基础。

定制化程度：

Prompt Engineering：Prompt Engineering可以在一定程度上定制模型的输出，通过精心设计的提示文本来引导模型生成特定类型的内容。定制化程度相对较低，主要体现在对生成内容的风格和偏好方面。
Fine-tuning：Fine-tuning通过在特定任务数据上微调模型参数，可以实现更高度的定制化，使模型适应特定任务的要求。模型可以根据任务数据进行精确调整，更好地适应特定任务的需求。
Pre-training：预训练的模型在语言理解方面具备较高的通用性，但在特定任务上的定制化程度较低。它可以为后续的Fine-tuning提供基础，但需要进一步的训练才能适应特定任务。

需要的专业知识：

Prompt Engineering：Prompt Engineering不需要特定的专业知识，只需要对特定任务和生成内容的要求有一定的了解，以设计合适的提示文本。
Fine-tuning：Fine-tuning通常需要一定的机器学习和深度学习知识，包括对模型架构、超参数和优化算法的理解。此外，需要对特定任务数据集的预处理和评估有一定的专业知识。
Pre-training：预训练过程需要对深度学习和自然语言处理有一定的专业知识。它涉及模型架构、训练策略、数据处理和预训练技术等方面的知识。

总体而言，Prompt Engineering的训练时长和花费成本相对较低，定制化程度较低，且不需要专业知识。Fine-tuning需要一定的训练时间和成本，但可以实现更高度的定制化，并需要一定的专业知识。预训练需要较长的训练时间和更高的花费，但它为后续的Fine-tuning提供了基础，具备较高的通用性。选择适合的方式取决于任务要求、可用资源和专业知识的可获得性。

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/EiSs2IkwTrzq8YUQJLhnYg