教程 11：微调 vs 提示工程

作者： Jakub Rusinowski · 最后更新： 2026年7月10日

你应该训练自己的模型吗？通常，答案是否定的。

本指南内容

• 提示工程（上下文）
• 微调（训练）
• 结论

你应该训练自己的模型吗？通常，答案是否定的。

提示工程（上下文）

最适合： 给模型提供新信息（RAG）或指令。

• 优点： 即时、免费、灵活。
• 缺点： 受上下文窗口大小限制。

微调（训练）

最适合： 改变模型的*行为*或*风格*。

• 示例：让模型永久地像海盗一样说话。
• 示例：教会模型一种新的医学分类格式。
• 优点： 行为永久改变，无需冗长的提示词。
• 缺点： 昂贵（需要 GPU 时长）、难以调好，可能导致"灾难性遗忘"。

结论

先尝试 RAG（检索增强生成）。只有当 RAG 无法捕捉你所需的特定风格或格式时，才考虑微调。

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