Zero-Shot vs Fine-Tuned 模型：该使用哪种？

Source: Dev.to

零样本 vs 微调模型

在实际 AI 应用中，最重要的决策之一是是使用零样本模型还是投入微调。

零样本模型的吸引力在于测试速度快。你可以直接提示一个强大的基础模型并立刻看到结果。对于轻量级工作流或通用任务，这可能已经足够。

但许多真实场景并非通用。

零样本可能不足的情形

• 专业文档
• 自定义分类体系
• 独特术语
• 严格的输出格式
• 敏感的运营工作流

在这些情况下，零样本的性能往往很快就会出现瓶颈。

零样本通常更合适的情况

• 探索可行性
• 通用任务
• 需要快速迭代
• 缺乏训练数据

微调通常更合适的情况

• 重复性高、价值大的任务
• 领域特定语言
• 对精度要求极高的输出
• 希望降低运营方差
• 有标注示例（或能够创建）

当你需要模型内化仅靠提示难以可靠捕获的模式时，微调就显得非常有价值。通过微调，模型可以从领域特定的示例中学习，从而变得更准确、更一致，也更贴合你的任务。

选择合适的方法

最佳的团队通常不会把这看作二元选择。他们会对两种方法进行基准测试，对比强提示与领域适配的微调，并让结果指导决策。

在 Anote，我们认为正确的模型策略应从评估开始，而不是假设。有时零样本已经足够，有时微调会改变一切。关键是要通过证据了解两者的区别。