“预训练+微调大模型”的模式
经过预训练的大模型所习得的语义信息和所蕴含的语言知识，很容易向下游任务迁移。NLP应用人员可以根据自己的需要，对模型的头部或者部分参数进行适应性的调整，这通常涉及在相对较小的有标注数据集上进行有监督学习，让模型适应特定任务的需求。这就是对预训练模型的微调(Fine-tuning，有时也译为精调)。微调过程相对于从头训练一个模型要快得多，且需要的数据量也要少得多，这使得NLP 应用人员能够更高效地开发和部署各种NLP解决方案。
这种“预训练+微调大模型”的模式优势明显。首先，预训练模型能够将大量的通用语言知识迁移到各种下游任务上，作为应用人员，我们不需要自己寻找语料库，从头开始训练大模型，这减少了训练时间和数据需求。
以提示/指令模式直接使用大模型
近年来，随着GPT这种生成式大型预训练模型的突飞猛进,“预训练+微调大模型”的使用模式有被一种称为“提示”( Prompt)或者说“指令”(Instruct)的使用模式所取代的趋势。
Prompt模式和Instruct模式都基于这样一种思想:在训练阶段，这些模型通过学习大量的文本数据，掌握了语言的结构、语法和一定程度的语义知识。那么，在应用阶段，通过在输入中提供恰当的信息和指导，可以引导大型预训练模型(如GPT-3)生成相关性更强且更有用的输出。这种方法可以看作与模型进行一种“对话”，用户提供输入(Prompt或Instruct)，然后模型根据输入生成相应的输出。
大模型本身就是知识库,里面蕴含了你所需要的信息，不一定非得微调才能解决问题，但是你得知道怎么才能把它里面的知识“调”出来。
Prompt和Instruct这两种模式的不同之处
Prompt和Instruct模式
- Prompt 模式:输入通常是一个词或短语，模型需要根据这个提示生成自然且连贯的文本。这种方式适用于生成式任务，如文本生成、文章摘要等。
- Instruct 模式:输入是一条明确的指令，要求模型完成特定任务。这种方式适用于那些需要明确指示的任务，如回答问题、解释概念等。
“预训练+微调大模型”模式和Prompt/Instruct模式的异同
小结
- 预训练+微调大模型”模式通过在特定任务上对模型进行微调，使模型更加精确地适应任务需求;
- Prompt/Instruct模式则直接利用预训练模型的生成能力，通过设计合适的提示来解决问题。
选择哪种模型取决于具体的任务需求、可用数据，以及具体的任务对精确性和灵活性的需求。
学习的参考资料：
（1）书籍
利用Python进行数据分析
西瓜书
百面机器学习
机器学习实战
阿里云天池大赛赛题解析(机器学习篇)
白话机器学习中的数学
零基础学机器学习
图解机器学习算法
动手学深度学习（pytorch）
…
（2）机构
光环大数据
开课吧
极客时间
七月在线
深度之眼
贪心学院
拉勾教育
博学谷
慕课网
海贼宝藏
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