浅谈大模型 SFT 的实践落地：10 问 10 答

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原标题：浅谈大模型 SFT 的实践落地：10 问 10 答
关键字：模型,数据,任务,解读,报告
文章来源：算法邦
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来源｜知乎—周星星
地址｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/685582706
前言SFT 是“低端”的工作，但它与业务紧密相连。相较于难以实施且多数公司没资源训练的预训练，以及调试难度高的强化学习，SFT 可谓效果立竿见影，SFT在实际应用中更易显现成效。
本文关注如何通过 SFT 逼近大模型的表现，既确保效果又兼顾模型的泛化能力，从而满足业务需求，实现大模型的有效落地。接下来，我将采用 10 问 10 答的分享分享一些经验，这些经验源自实际业务中的实践、社区的交流和 阅读过的 Paper 中，不断总结出来的个人心得，这些经验也会随时间不断更新。期待与大家的交流探讨。
Q1: 常见 SFT的开发流程是如何的？第一步，根据业务场景调整提示词（prompt）：业务团队会提供具体场景，或者给出他们编写的prompt，也可能只提供场景和数据，需要算法工程师自行编写。编写优秀的 prompt 对发挥模型的最大性能至关重要，一个出色的 prompt 可能将性能提升至80分以上直接得到业务要求，而一个普通的prompt可能只能得到50分。这里可以参考 OpenAI 和文心一

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作者简介：智猩猩矩阵账号之一，聚焦生成式AI，重点关注模型与应用。