文章认为，许多团队在处理大型语言模型（LLM）任务时，错误地优先选择了微调而非少样本学习。少样本学习是指在请求时通过提示提供示例，这通常更具成本效益，并且适用于不断变化的任务或低流量应用。微调则会改变模型的权重，更适合高流量、稳定的任务，当模式过于复杂而无法仅通过提示示例来解决，且重复长提示的成本高于训练成本时，微调是更好的选择。 AI
影响 团队可以通过根据任务的复杂性、流量和迭代需求来选择少样本学习或微调，从而优化大型语言模型的集成。
排序理由 文章提供了关于如何最好地使用大型语言模型的意见和分析，而不是发布新产品或研究发现。
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