像 Amazon Nova 2 Lite 这样的大型语言模型适应特定领域涉及两种主要方法：持续预训练（CPT）和监督微调（SFT）。CPT 使用大量的无标签文本来增强模型的领域知识和流畅性，类似于为专家提供专业图书馆。另一方面，SFT 在有标签的提示-响应对上训练模型，以教授特定的任务、行为、格式或风格，类似于展示作业的示例。选择 CPT 还是 SFT 取决于主要目标是增加领域知识还是塑造模型的行为和任务执行。 AI
影响 阐明了适应 LLM 的不同方法，指导开发人员在知识获取和行为塑造之间进行选择，以适应特定任务。
排序理由 该项目解释了与适应 LLM 相关的技术概念，属于研究范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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