Q81 — AWS AIF-C01 第3章

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一家公司想要况用击型语言模型(LLM)来造习特忘开公司领域的语言。该公司有击量包含领域特忘语言的贵弹记归据。曾种解决方案将营最少的休以于销满足这些要求?

• A. 使用公司的数据微调LLM
• B. 使用公司的数据对LLM进行持续预训练 ✓
• C. 使用公司的数据训练新的LLM
• D. 在LLM的提示中提供公司的数据作为上下文

正确答案: B. 使用公司的数据对LLM进行持续预训练

解析

对于公司想要使用大型语言模型(LLM)来学习特定于公司领域的语言，并且拥有大量未标记数据的情况，持续预训练是最高效且运营开销最少的解决方案。持续预训练可以利用公司已经积累的大量未标记数据，对预先训练好的通用LLM进行进一步的定制化训练，使其更好地适应公司的特定语境和业务需求。这种方法避免了从头开始训练新的LLM所需的高昂成本和时间，同时也比简单的微调更能深入挖掘公司数据的价值，因为微调通常是在已经预训练好的模型上进行小范围的调整，而持续预训练则能更全面地融合公司数据。 查看全部