具体来说，小样本学习是一种常用于情境学习的方法，其中模型在推理时使用少数良好示例的情境来了解输出的预期结果。这就像教朋友玩几轮新的纸牌游戏，这样他们就可以根据你当时提供的直接情境来弄清楚规则和策略。这种方法利用了模型从模式中学习并适应新任务的能力，而无需显式重新训练，并且根本不会改变模型的权重或参数。
另一方面，微调涉及在特定任务的数据集上进一步训练预先训练的 LLM，从而使模型能够调整其参数和权重以适应新领域的细微差别。要微调基础模型，您需要提供一个由示例提示和模型响应 柬埔寨 WhatsApp 号码列表 组成的数据集。然后，您在数据上训练基础模型，希望经过微调的基础模型能够为您提供更具体的响应。虽然微调可以提高特定任务的性能，但此过程的计算成本很高，并且需要大量相关的标记训练数据。需要注意的是，与模型权重不变的上下文学习不同，微调会更新模型的权重。
在石油和天然气行业，钻井平台操作员的任务是在整个轮班期间记录每小时的钻井记录，并在每天结束时生成摘要。这个过程可能既耗时又单调，影响钻井平台操作员的运营效率和生活质量。通过构建一个使用每小时记录自动生成每日摘要的 AI 助手，我们可以简化此过程，让钻井平台操作员专注于更重要的任务。