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微调没死！大模型微调该不该做（三）

三个真实案例 + 一套四问决策法，三分钟判断你的业务该不该微调。 本集（第四层·案例 + 第五层·选型）：Indeed 微调 GPT-3.5 Turbo，token 数量降 80%、月消息量从不到 100 万涨到约 2000 万；Harvey 注入约 100 亿 token 法律数据，事实性回答 +83%、律师偏好 97%；Whisper 用三小时领域音频 + LoRA，…

作者:翻奇兽AI · 语言:zh

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简介

三个真实案例 + 一套四问决策法，三分钟判断你的业务该不该微调。 本集（第四层·案例 + 第五层·选型）：Indeed 微调 GPT-3.5 Turbo，token 数量降 80%、月消息量从不到 100 万涨到约 2000 万；Harvey 注入约 100 亿 token 法律数据，事实性回答 +83%、律师偏好 97%；Whisper 用三小时领域音频 + LoRA，个人口音错误率从 27% 降到 6.5%。 选型层给出四问决策法：第一问「知道」还是「会做」；第二问提示词与 RAG 穷尽了吗；第三

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