大模型调优方式

在AI大模型的开发和应用过程中，调优方式是提升模型性能和适应性的重要环节。主要调优方式包括预训练与微调、检索增强生成（RAG）、和提示工程（Prompt Engineering）。下面逐一介绍这些概念及其作用。

1. 预训练与微调

概念：

• 预训练：指在大规模的无监督数据集上训练模型，使其学习广泛的语言知识和通用特征。这个过程不需要特定任务的数据，模型通过自监督学习（如填空、下一个词预测等方式）来捕捉数据中的模式和结构。

• 微调：是在特定任务上进行有监督的训练，使用少量标注数据对预训练模型进行优化，以提高其在特定任务上的性能。

作用：

• 预训练为模型提供了丰富的背景知识，使其能够理解和生成语言，而微调则使模型能够针对特定任务进行优化，达到更高的准确性。

阶段：

• 预训练阶段通常在数据集丰富的情况下进