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目前企業(yè)/機(jī)構(gòu)端在使用相關(guān)的AIGC能力時(shí)，主要有五種方式：直接使用、Prompt、LoRA、Finetune、Train。

直接使用

顧名思義，直接使用基礎(chǔ)大模型廠商發(fā)布的產(chǎn)品服務(wù)，通過接口調(diào)用方式嵌入自身業(yè)務(wù)或系統(tǒng)當(dāng)中。

Prompt

通過提示工程，通過微調(diào)少量參數(shù)，引導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型做特定下游任務(wù)。利用文本對(duì)話方式操控語(yǔ)言大模型，引導(dǎo)生成結(jié)果。

LoRA

僅訓(xùn)練低秩矩陣（low rank matrics），使用時(shí)將LoRA模型的參數(shù)注入基礎(chǔ)大模型，在不修改大模型的前提下，改變模型的生成風(fēng)格。所需的訓(xùn)練資源比訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型要小很多，非常適合社區(qū)使用者和個(gè)人開發(fā)者。

FineTune

Finetune是應(yīng)用或利用遷移學(xué)習(xí)的一種方式。對(duì)基礎(chǔ)大模型進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定任務(wù)。

當(dāng)數(shù)據(jù)集相似，但數(shù)據(jù)量又很少的情況下，微調(diào)省去大量計(jì)算資源和計(jì)算時(shí)間，提高了計(jì)算效率,甚至提高準(zhǔn)確率。具體來說，微調(diào)是一個(gè)過程，它采用已經(jīng)針對(duì)一項(xiàng)給定任務(wù)訓(xùn)練過的模型，然后調(diào)整或微調(diào)模型以使其執(zhí)行第二個(gè)類似任務(wù)。

Train

調(diào)用數(shù)據(jù)、算力、算法從頭訓(xùn)練大模型，從頭開始訓(xùn)練大模型。除非特殊領(lǐng)域和特定要求，一般商業(yè)公司不會(huì)從頭開始訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型。