我觉得这不是工程师，简直是巫师//@马少平THU:做个类比可能是小轿车与各种特殊用车的关系。//@宝玉xp:恰恰相反，Prompt Engineering会是长期需求，而fine tuning则是小众需求。对于绝大部分需求，未来你并不需要微调，而是依赖模型的能力做Prompt Engineering就足够了，这就是通用大模型的优势。微调的弊端在于成本高昂技术难度高，并且基础模型一升级，就失去了价值，而Prompt engineering成本则低得多，移植也容易。想象一下GPT-3时代微调的很多模型，到了GPT-4时代还有多少是有存在必要的？//@安澜堂懒猫:好多事情吧，不需要事到临头才知道。我现在的建议是，如果你要加入AI 创业公司，那么一定要明确地知道你自己在干嘛#只谈风&月# http://t.cn/A6EwtY9N