微调Fine-tuning
你可能会说
能不能训练一个只懂我产品的模型？
用你自己的数据再训练一次模型，让它更稳定地按你要的方式回答在特定业务场景下要求 AI 始终保持专属语气或输出专用语法时，可以通过微调把习惯固化进模型。微调需要准备结构化样本并承担重新训练成本；通常先用提示词加示例验证，效果确实不足时才考虑微调。
先知道
也常被叫作Fine-tuning微调模型
延伸阅读 · 权威出处
能不能训练一个只懂我产品的模型？
在 System Prompt 里写上要求并附两个示例即可解决；改动只需 10 秒，无需准备大批训练数据。
优先尝试提示词与知识库；当提示词完全无法压住稳定格式时，才考虑微调改变模型权重。
提示词：每次说明：把风格和格式要求写进提示词，配示例；改动快、成本低，是大多数风格需求的第一选择。
RAG：改资料：答案要依据最新资料时用 RAG；资料更新后答案立即变，模型本身不动。
微调：改模型：提示词和资料都不够稳定时，才用你自己的数据重新训练模型；需要数据、训练和验证，成本最高。
希望输出风格统一。请先在提示词里写清风格要求并附两个示例，跑一组真实任务对比效果；如果仍不稳定，再列出微调需要的数据量和验证方式，不要直接开始训练。