如何优化大语言模型性能与输出质量：实用指南

大语言模型的问题：强大但存在局限

大语言模型具有巨大潜力，但远非完美。最突出的痛点在于输出结果的不一致性。由于这些模型本质上是概率性的而非确定性的，即使相同的输入也可能导致完全不同的输出结果。另一个众所周知的问题是幻觉现象：模型可能以高度自信的态度输出错误信息，这源于训练数据中的噪声和不一致性。

大多数基础模型在专业领域存在知识局限。可以将基础模型类比为全科医生——擅长处理普通问题，但需要专业手术时就必须求助专科医生。在技术领域，这个"专科医生"就是经过领域特定数据微调的模型。

四种提升性能与质量的路径

优化大语言模型性能和输出质量的方法可分为四大类：

1. 提示工程与上下文学习

提示工程旨在通过设计具体、结构化的指令来引导模型输出。它包括零样本、单样本和少样本提示，以及思维链、思维树等高级技术。沿用医疗类比，这就像为神经外科医生提供详细的手术方案——不改变医生的培训背景，但确保其了解特定手术的所有细节。

这种方法通常是最简单快速的改进方式，不需要修改底层模型结构。

2. 检索增强生成（RAG）

RAG包含两个组件：检索器（本质上是搜索引擎）用于获取相关上下文，生成器则将上下文与提示结合产生输出。这相当于为外科医生提供完整的病历、最新扫描结果和当前健康状况——让模型在正确时间获取正确的上下文信息。

该方法特别适用于知识库频繁更新的场景（如新闻、法规或动态产品数据），无需每次变化都重新训练模型。