Fine-tuning Decisions | 该不该微调

Decide whether fine-tuning is worth it for a problem — or whether prompt engineering / RAG is the smarter move — and how to plan one.

判断一个问题该微调、还是该调 prompt / 上 RAG，以及真要微调该怎么规划。

When to use | 适用场景

• 用户问「要不要微调一个模型」
• 现有 prompt/RAG 方案效果到瓶颈

Workflow | 工作流程

1. 先诊断失败模式：是格式不对 / 知识缺失 / 风格不对 / 能力不够？
2. 对照选择：
   • 知识缺失 → RAG（微调学不进去事实）
   • 格式/风格/输出结构 → 提示工程 或 微调
   • 需要新能力（新语言、新领域格式）→ 微调
3. 若微调：评估数据量（通常 ≥ 500 条高质量样本）、算力/成本、评测集。
4. 给出建议 + 最小可行验证方案。

Tips | 提示

• 微调改的是「行为」，不是「知识」，知识问题先找 RAG。
• 先小数据跑通再扩，别一上来就买大算力。