北京
你輸入"幫我寫封郵件"，模型立刻知道要正式還是隨意——這種"聽話"能力從哪來？
指令微調：從"續(xù)寫機器"到"任務助手"
大語言模型（LLM，Large Language Model）的基礎訓練只是預測下一個詞。讓它真正有用，需要第二階段：指令微調（Instruction Tuning）。
這個過程用成對的"指令-回答"數據訓練模型。比如輸入"把這句話翻譯成法語"，輸出對應譯文。模型逐漸學會識別任務類型，而非單純模仿文本模式。
系統(tǒng)提示詞：藏在每次對話里的"隱形教練"
實際產品中，你很少直接寫復雜指令。ChatGPT這類工具會在后臺拼接系統(tǒng)提示詞（System Prompt），再附加上你的問題。
系統(tǒng)提示詞定義了模型的角色邊界和行為規(guī)則。比如設定"你是編程助手，只回答代碼問題"，模型就會主動拒絕無關請求。
這種設計把用戶從"寫復雜提示"的負擔中解放出來——產品團隊承擔了調優(yōu)成本。
為什么你的提示詞工程越來越沒用
早期用戶花大量時間研究"提示詞技巧"，因為模型對措辭極度敏感。隨著指令微調數據量擴大和系統(tǒng)提示詞優(yōu)化，模型對自然語言的理解更魯棒。
這解釋了行業(yè)趨勢：頂級產品的競爭點從"提示詞魔法"轉向底層微調能力和系統(tǒng)級設計。普通用戶感知到的"變聰明"，背后是工程團隊持續(xù)迭代系統(tǒng)提示詞模板。
下次覺得模型"懂我"，記得感謝那個你沒見過的系統(tǒng)提示詞——它才是默默干活的幕后角色。
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