假设您正在一家中型医疗保健初创公司领导一项人工智能计划。 您的团队已经设计了一个面向患者的聊天机器人原型，该机器人可以使用大型语言模型帮助总结诊断并解释治疗方案。演示进行得很顺利——投资者很兴奋，领导层希望它投入生产。但在“现实世界测试”一周后，你会看到一堆被误解的输入、隐私问题和愤怒的临床医生，他们说机器人过度简化了医学上的细微差别。听起来很熟悉？欢迎来到微调基础模型的狂野世界 - 从演示到部署的跳跃绝非微不足道。为什么每个人都想用 GPT、LLaMA、Claude 和 GPT 进行微调（以及为什么这是有风险的） 开源法学硕士的能力呈爆炸式增长，因此您很容易对其进行微调以适应您的用例。这听起来合乎逻辑：当你可以根据自己的领域定制模型时，为什么还要依赖通用输出？但这是一个令人不安的事实：大多数团队低估了微调的真正需要，以及出错的成本。微调不再只是添加一些自定义示例并点击“训练”。这是一次工程密集、充满决策的旅程，有很多尖锐的边缘。真正的工作早在启动 GPU 之前就开始了。1。数据不仅仅是燃料——它是整个引擎如果没有特定于任务的、领域相关的和高质量的数据，你就无法很好地调整模型。问题：公共数据集通常与您的领域不匹配（例如，法律、医疗、金融科技）。内部数据混乱、不一致或缺乏良好的标签。您不仅需要输入输出对，还需要上下文、意图和边缘情况。真实示例：一家金融科技公司尝试在 5K 客户支持票上微调开源模型。该模型开始建议违反合规性规则的操作 - 因为训练数据不包括监管边缘案例或升级路径。解决方案：从数据审核开始：您的数据来自哪里，缺少什么？包括失败示例，