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1 通用模型和专业模型对比

通用模型(基座模型)

• 无监督学习
• 通过上句猜下句，不具备专业能力

专业模型(微调模型)

• 有监督模型
• 针对业务场景
• 具备专业能力

举例说明，如下图：

左侧是基础模型(Base Model)，当面对皮肤刺激、红肿和瘙痒等症状时，该模型只能给出一个简单的诊断结果:“可能是痤疮。没有足够的信息来做出更精确的诊断。

右侧是经过微调的模型(FinetunedModel)，给出了更为详细的结果：“您混合了非炎症性粉刺性和炎症性丘疹脓疱性痤疮。”微调后的模型已经学习了额外的皮肤病数据，因此能提供更加精准的医疗建议或诊断。

2 Prompting(提示工程)和Finetuning（微调）对比

Prompting(提示工程)

优点:

1. 无需数据即可开始
2. 较小的前期成本
3. 不需要技术知识
4. 通过检索连接数据(RAG)

缺点:

1. 数据适配较少
2. 忘记数据
3. 产生幻觉
4. RAG可能遗漏或获取错误的数据适用场景:通用、边项目、原型开发

Finetuning（微调）

优点:

1. 几乎无限的数据适配
2. 学习新信息
3. 纠正错误的信息
4. 如果是较小的模型，后续成本较低
5. 使用RAG

缺点:

1. 更高质量的数据
2. 前期计算成本较高
3. 需要一些技术知识，尤其是关于数据的适用场景:领域特定、企业级、生产环境使用..隐私!

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