我的想法: 模型越强大,越不需要写详细的提示词. 2. 前端提示词 后端微调,最终目的让模型更专心 . 老师觉得呢

Answer 1

tomiezhang 2025-05-04 11:55:19

1. 的确目前一些模型可以不用写很复杂的提示词，尤其类似deepseek r1 openai-o1这种推理模型，但是transform架构决定了，目前LLM就是基于统计概率猜词，除非底层架构改变，否则短期内提示词是少不了的。

2. 提示词是为了更好的激发LLM的涌现，它和微调并不不是前后端的关系，微调是增量训练，增加模型的数据库。
   

• 提问者 pookly #1

  微调也是为了让模型更专业吧,把律师相关数据喂给大模型. 前端提示词也是为了让模型更专业,比如说扮演个高级律师xx.