急于冲向大语言模型微调（fine-tune LLMs）

许多组织都在试图将大语言模型(LLMs)应用于他们的产品、领域或组织知识，我们看到了太多 急于冲向大语言模型微调（fine-tune LLMs） 的情况。虽然这种操作的确可以强大到对特定任务的用例进行优化，但在许多情况下对大语言模型进行微调并不是必需的。最常见误用是为了让 LLM 应用程序了解特定的知识、事实或组织的代码库进行微调。在绝大多数场景下，使用检索增强生成（RAG）可以提供更好的解决方案和更优的投入产出比。微调需要大量的计算资源和专家能力，并且比 RAG 面临更多敏感和专有数据挑战。此外当你没有足够的数据进行微调时，还有欠拟合(underfitting)的风险。又或者，当你拥有太多数据时(这倒不太常见)，出现过拟合(overfitting)风险。总之达到你所需要任务专业性的正确平衡是比较困难的。在你急于为应用场景进行大语言模型微调前，需要仔细考虑这些权衡和替代方案。