什么情况下需要微调

微调的目的是为了提升模型在某个特定任务或领域的表现。在大多数场景下，通过Prompt工程，通用模型也能给出比较满意的回答。但如果您的场景涉及以下几种情况，则建议采用微调的手段来解决：

• 目标任务依赖垂域背景知识：通用模型学习到的知识大部分都是来自互联网上的开源数据，如果目标任务本身属于某个领域（如金融、政务、法律、医疗、工业等），需要依赖很深的领域背景知识，那么通用模型可能无法满足这些要求，需要在该领域的数据集上进行微调，以增强模型的泛化能力。
• 回答的风格或格式有特殊要求：虽然通用模型学习了相当可观的基础知识，但如果目标任务要求回答必须符合特定的风格或格式，这将造成和基础知识的数据分布差异。例如，需要模型使用某银行客服的口吻进行线上问答，此时需要使用符合该银行风格和格式的数据集进行微调，以提升模型的遵循度。
• Prompt工程后，效果仍无法达到预期：当对模型做了大量的Prompt工程，加之目标任务的难度也较高，通用模型的回答可能无法达到预期，此时建议采用目标任务的数据进行微调，以提升模型回答的准确性。