[模型微调] 微调大模型适合什么业务场景，什么时候适合选择大模型微调

处理大模型回答特定内容的方式有3种，分别是提示词工程、rag、微调，很多时候我们面临使用提示工程来无法完成回答逻辑的时候会想到使用微调大模型的方式，其实这是一个误区，微调大模型不能保证能按照你的训练数据回答问题，较好的情况下也是一半正确一半错误。

如果你是律师、政务、医疗、教育等行业需要一字不差的严谨度那么微调就是不合适的，你的选择应该是RAG利用知识库和 AI语意匹配算法 而不是微调大模型。

大模型微调适用于学习我们的特定知识、词语风格以及情感的标注，我们总结适合出微调大模型的使用场景。

1.对回答准确度要求不高的客户，比如情感类，咨询类，陪聊类客户，可以只要微调
2.当你对回答的语言风格不满意时，比如 通用大模型回答没有个性，你需要一个特定人设时
3.当你的领域是一个细分领域，有很多专有名词时，微调可以让回答更加专业
4.当你需要对问答库进行总结，润色，不是原封不动返回正确回答时。

我们再实际生活中面临的业务场景是复杂多样化的，通常单一的选择并不能满足我们的实际需求，更多的选择应该是这三种方法组合使用。