微调语言模型前，需要考虑这三个关键方面

编者按：随着大语言模型 (LLM) 的迅速发展，越来越多团队希望针对特定领域进行模型微调。但是实践运用中总是存在一些困难，直接应用并不总是能达到理想效果。

本文着重探讨了三个关键问题:

• 利用强大模型 (如 ChatGPT) 的输出结果来微调较弱模型是否有效？
• 如何选择是采用低成本的上下文学习还是对模型进行微调？
• 如何处理超过模型上下文限制的长文本，让模型理解并回答关于长文本的复杂问题？

此篇文章探讨了构建特定垂直领域语言模型时需要考虑的关键因素，能够帮助读者在微调大语言模型时做出明智的决策。我们衷心期望本次内容分享能帮助更多团队高效地获得所需的垂直领域大模型。

以下是译文，enjoy！