大型语言模型(llm)是在巨大的文本语料库上训练的，在那里他们获得了大量的事实知识。这些知识嵌入到它们的参数中，然后可以在需要时使用。这些模型的知识在培训结束时被“具体化”。在预训练结束时，模型实际上停止学习。
对模型进行对齐或进行指令调优，让模型学习如何充分利用这些知识，以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的，尽管模型可以通过RAG访问外部内容，但通过微调使模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的事实知识并将其整合到参数中。
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