AI模型微調Fine-tuning完整指南

❌ 預訓練模型的限制

• 通用性太強，專業性不足
• 無法理解特定領域術語
• 回應風格與品牌不符
• 缺乏特定任務的優化

✅ 成功的解決方案

經過不斷試錯，我們最終建立了一套完整的多層評分系統：

• 整合了真實的行銷績效數據作為訓練基礎
• 建立了動態調整權重的機制
• 實現了跨平台內容風格的自動適應

1. 評分器配置範例

{
  "type": "multi",
  "graders": [
    {
      "type": "score_model",
      "model": "gpt-4o",
      "prompt": "評估以下行銷內容的效果，分數1-10：\n{{ sample.output_text }}",
      "weight": 0.6
    },
    {
      "type": "string_check", 
      "target": "{{ item.brand_name }}",
      "weight": 0.2
    },
    {
      "type": "python",
      "code": "check_platform_style({{ sample.output_text }}, {{ item.platform }})",
      "weight": 0.2
    }
  ]
}

2. 資料格式最佳實踐

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "為{{ brand_name }}寫一篇{{ platform }}貼文，主題：{{ topic }}"
    },
    {
      "role": "assistant", 
      "content": "精心設計的行銷內容..."
    }
  ],
  "grading_inputs": {
    "brand_name": "Nike",
    "platform": "Instagram",
    "topic": "運動鞋新品發布",
    "target_audience": "年輕運動愛好者"
  }
}

核心價值：RFT的革命性在於它讓AI不是學習"正確答案"，而是學習"如何被評分"。這對行銷內容生成特別有價值，因為好的行銷內容不只是"正確"，更需要"有效"。

Q1: Fine-tuning、SFT、DPO、RFT 這些技術有什麼關係？

A1: Fine-tuning是總稱，SFT是最基礎的監督式微調，DPO是基於偏好的進階方法，RFT是最新的強化學習微調技術。它們代表了AI微調技術的演進階段。

Q2: 小型企業適合使用哪種微調技術？

A2: 建議從SFT開始，它實作簡單、成本較低。當有足夠經驗和資源後，可以考慮DPO。RFT目前適合有專業技術團隊的大型企業。

Q3: RFT相比傳統微調有什麼具體優勢？

A3: RFT最大優勢是動態優化能力。傳統微調學習固定答案，RFT學習如何獲得更好評分，能夠自主調整策略以適應不同情況，特別適合主觀性強的創意任務。

Q4: 實施RFT需要什麼技術條件？

A4: 需要：1) 使用o-series模型 2) 設計複雜的評分器系統 3) 準備符合格式的訓練數據 4) 具備動態模板語法的技術能力 5) 充足的計算資源和技術團隊。

Q5: 如何評估微調模型的效果？

A5: 建議採用多維度評估：1) 技術指標（準確率、一致性）2) 業務指標（轉換率、參與度）3) 用戶反饋（滿意度、偏好）4) A/B測試對比原始模型表現。

✅ 優勢

• 實作簡單，門檻較低
• 訓練過程穩定可控
• 適合有明確標準答案的任務
• 成本相對較低

❌ 限制

• 過度依賴標註品質
• 缺乏創新性，容易產生模板化回應
• 難以處理主觀評判任務
• 無法自主優化表現

重要限制：僅支援 o-series 模型（如 o4-mini-2025-04-16），GPT-4 或 GPT-3.5 等傳統模型無法使用RFT

🎯 選擇SFT的情況

• 任務有明確標準答案
• 需要快速上線
• 預算與技術資源有限
• 追求穩定可預測的結果

🔄 選擇DPO的情況

• 需要處理主觀評判
• 追求更自然的回應
• 有能力標註偏好數據
• 平衡品質與複雜度

🚀 選擇RFT的情況

• 追求最佳表現
• 需要動態適應能力
• 有複雜評分標準
• 願意投入高級技術資源