LLM后训练101 + 提示工程 vs 上下文工程 | AI & ML月刊

这篇来自AI Explained的文章很好地概述了LLM的后训练技术，并将提示工程与上下文工程进行了对比。对于那些希望了解如何微调和优化大型语言模型的人来说，它很有价值。这篇文章可能涵盖了各种后训练方法，例如指令调整和来自人类反馈的强化学习（RLHF）。提示工程和上下文工程之间的比较特别有见地，突出了引导LLM实现所需输出的不同方法。提示工程侧重于制作有效的提示，而上下文工程涉及在输入中提供相关信息以塑造模型的响应。这篇文章的月刊形式表明它是系列文章的一部分，提供了对AI和ML领域持续的见解。

• •LLM的后训练技术对于优化模型性能至关重要。
• •提示工程和上下文工程提供了引导LLM的不同方法。
• •AI Explained提供了对AI和ML领域有价值的见解。