微调Fine-tuning
你可能会说
客服回复的语气和格式总不一致，要不要训练模型？
用任务示例继续训练已有模型，使它在特定任务上的输出更贴近示例客服团队希望退款回复都先说明结果、再给下一步。微调可以用代表性的输入和期望回答继续训练模型；实际是否更合适，要用未参与训练的工单比较，且模型仍需要当前任务说明。
先知道
也常被叫作微调模型Fine tuning
延伸阅读 · 权威出处
客服回复的语气和格式总不一致，要不要训练模型？
教学案例：团队先指出具体差异——回复应先说明结果，再给出可执行的下一步。
示例表达目标行为：代表性的输入和期望输出用于继续训练模型；不存在适用于所有模型和任务的固定样本条数。
用新输入验收：训练样例不能证明新问题也能处理好。保留未参与训练的工单，按正确性、格式和语气比较结果。
先不要开始训练。请用几条真实客服工单和期望回复改进提示词，并用另外一组没参与整理的工单检查格式和语气；如果仍不稳定，再说明微调方案需要什么数据、怎样评估，以及它不能保证什么。