在AI创业的热潮中,最危险的不是技术难题,而是“看起来很有道理”的伪需求。它们披着用户痛点的外衣,却在关键时刻让产品陷入增长停滞、资源错配的泥潭。本篇从真实案例出发,拆解伪需求的成因、识别方法与应对策略,帮助AI产品团队避开这些隐蔽的陷阱。今天我们聚焦“大模型微调”。如果说预训练大模型是丰富的知识宝库,那么微调就是为特定场景打造一把精准开启宝库的钥匙。任何希望从通用走向专用、真正深入业务解决问题的大模型,都必须经历微调这一关键环节。本文将通过一个生动的类比,为您拆解微调的核心步骤、挑战及应对策略。核心类比:一位职场新人的成长路径为了直观理解,我们将AI模型的成长与一位名叫“张三”的职场新人进行对比。大模型微调的三步走”技术拆解当前业界主流的微调流程,特别是以ChatGPT为代表的模型,普遍遵循以下三个步骤,构成一个精细的“对齐”漏斗。第一步:监督式微调 (SFT – Supervised Fine-Tuning)目标:初步注入领域知识和指令遵循能力。做法:基于预训练好的基座模型,使用高质量的“指令-回答”数据对进行训练。例如,对于客服机器人,数据可能是{“instruction”: “查询北京今天天气”, “output”: “北京今天晴,气温15-28摄氏度…”
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