Prompt Engineering:提示词- 通过设计输入文本来引导模型输出- 不修改模型参数- 适合快速迭代场景Supervised Fine-Tuning:模型精调- 使用标注数据微调模型参数- 需要训练资源- 适合专业化场景Prompt典型案例:1. 添加"逐步思考"提升推理能力2. 角色设定"你是一位资深律师..."3. 输出格式控制"用Markdown表格展示..."SFT典型案例:1. 医疗问答数据微调2. 客服对话场景优化3. 法律文书生成专项优化Prompt优势:✓ 零训练成本✓ 即时生效✓ 灵活可调✓ 保留通用性Prompt劣势:✗ 专业领域效果有限✗ 提示设计需要经验✗ 输出稳定性较低SFT优势:✓ 领域适应性强✓ 输出质量稳定✓ 可处理复杂任务✓ 减少提示长度SFT劣势:✗ 需要标注数据✗ 训练成本高✗ 迭代周期长✗ 可能过拟合## 产品决策建议• MVP阶段优先Prompt• 核心业务场景采用SFT• 混合方案：通用能力+专项优化• 考虑：数据/算力/时效/效果的平衡 #牛客激励计划#  #产品经理#  #数据人的面试交流地#  #AI了，我在打一种很新的工#  #产品每日一题# #牛客AI配图神器#

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介绍简历里的agent项目八股拷打hash表怎么实现以及扩容红黑树的结构布隆过滤器的结构布隆过滤器说存在这个数据一定存在吗？布隆过滤器说不存在这个数据一定不存在吗？黑马点评乐观锁怎么实现的堆排序怎么实现的，需要额外的数组吗？堆的使用场景（1000个里面找出前五个最大的，Java里的对象存储）无手撕反问：技术栈用啥，主要用Python需要做微调吗？其他部门有人做

团队好像主要做内容治理，vlm，llm都有主要在问项目了，code是个medium，持续记录！- 如果训练了多个评测类型的reward model，比如针对3H评测的3个模型，在RLHF阶段怎么用它们？是直接加权还是分阶段用？- （针对简历项目提问）你在项目里是怎么做RLHF的？用DPO或PPO时，有没有遇到过训练不收敛或者效果不好的情况？可能是什么原因？网上常见的解决办法有哪些？- 偏好数据是怎么构造的？比如用户点击数据或者人工标注的偏好对，你是怎么处理的？- 全参微调和LoRA各有什么缺点？在实际项目中，你是怎么决定用哪种方法的？- 位置编码在Transformer里很重要，能介绍一下常见的位置编码方法吗？比如绝对位置编码、相对位置编码这些，它们各自有什么特点？#牛客AI配图神器#