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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。本文将重点讨论构建特定垂直领域语言模型时需要考虑的三个关键问题：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？通过深入探讨这些问题，本文旨在帮助读者在微调大语言模型时做出明智的决策。
来源：https://juejin.cn/ai
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