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AI Agents · 课时

何时微调优于提示

针对狭窄任务或自定义格式进行微调,或借此缩短提示——不要用它来教授新事实。

何时微调优于提示 是 CoddyKit 上的免费 AI Agents 课时。 这是第 1 节课,共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 AI Agents 学习路径的一部分,你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 AI Agents 课程共包含 4 节课。

先提示,后微调

在考虑微调之前,始终先充分尝试提示设计:

  1. 更好的系统提示词
  2. 少样本示例
  3. 工具描述
  4. 更好的模型
  5. 结构化输出 / Pydantic
  6. RAG
  7. …… THEN 微调

微调何时有帮助

  • 特定格式或风格 — 您定制的 YAML 输出语言
  • 狭窄领域 — 医疗、法律、代码审查
  • 延迟 — 较短的提示词(无需少样本示例)-> 推理更快
  • 成本 — 较短的提示词 -> 计费令牌更少
  • 一致的人设 — 角色口吻、品牌语调

微调何时有害

  • 教授事实 — RAG 更好。微调模型会遗忘事实
  • 通用推理 — 前沿模型已经非常擅长
  • 频繁更新 — 重新训练速度很慢
  • 微型数据集 — 少于 100 个示例通常很难带来明显变化

闭源模型微调

OpenAI 和 Anthropic 都提供微调 API:

# OpenAI:
client.fine_tuning.jobs.create(
    training_file='file-abc',
    model='gpt-4o-mini-2024-07-18'
)

开源模型微调

对于 Llama/Mistral/Qwen,您可以完全掌控一切。可用工具包括:

  • Unsloth — 速度最快,所需 VRAM 较少
  • Axolotl — 由配置驱动,功能全面
  • LLaMA-Factory — 中国团队开发的替代方案
  • HuggingFace TRL — 官方方案,灵活性高

全量微调与 PEFT

有两种方式:

  • 全量微调 — 更新每个权重。成本高(需要巨量 VRAM)。
  • PEFT / LoRA — 训练很小的适配器层。成本低 100 倍,对于大多数任务而言质量相近。

微调成本(OpenAI)

约值(2025 年年中):

  • 训练:每 1K 个令牌 0.003 美元
  • 在微调后的模型上进行推理:比基础模型略贵
  • 数万个示例:训练总成本为 20-200 美元

微调成本(自托管)

使用 Lambda Labs 时,一个 8xH100 小时的成本约为 100 美元。在 Llama 70B 上使用 10k 个样本进行 LoRA 微调:总成本约为 50-150 美元。

数据量经验法则

  • 50 个示例 — 仅对风格或格式有用
  • 500 个示例 — 带来有意义的改进
  • 5,000 个以上的示例 — 带来显著的新能力
  • 50,000 个以上的示例 — 相对于数据集质量而言,收益递减

数据从哪里来

  1. 生产环境轨迹(包含修正)
  2. 由更强模型生成的合成数据
  3. 人工标注
  4. 公开数据集

微调、RAG 与提示设计的选择

目标最佳方式
新增事实RAG
新增格式微调(或强提示词)
新增风格微调
更好的推理更强的模型
降低成本或延迟更小的模型 + 微调

评估前后对比

请始终在 YOUR 评估集上对比调优后的模型与基础模型。有时调优结果会更差——请做好放弃它的准备。

微调的最佳理由

以下哪一项是进行微调的 BEST 理由?

回顾

先使用提示;只有出于狭窄的格式、风格或领域需求时才进行微调。使用 PEFT/LoRA 来降低成本。始终在微调前后进行评估。

常见问题解答

「何时微调优于提示」课时是免费的吗?

是的 — 「何时微调优于提示」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习(内置代码编辑器和全天候 AI 导师)并解锁 AI Agents 课程的其余内容,请升级到 CoddyKit PRO。 AI Agents 课程共包含 4 节课。

「何时微调优于提示」这节课中我会学到什么?

针对狭窄任务或自定义格式进行微调,或借此缩短提示——不要用它来教授新事实。 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 AI Agents,全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 AI Agents 需要有经验吗?

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 AI Agents 课程适合初学者到高级学习者,你可以从这里开始或从头开始,按照自己的节奏学习。 这是第 1 节课,共 4 节。

「何时微调优于提示」课时需要多长时间?

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动,所以你能稳步进步,并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 AI Agents 课中编写并运行代码吗?

能。每节 AI Agents 课都包含内置代码编辑器,你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码,并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

此课程中的所有课时

  1. 何时微调优于提示
  2. 数据收集:轨迹与跟踪回放
  3. 使用 LoRA 和 QLoRA 进行高性价比调优
  4. 评估调优模型与基础模型
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