面试官：大模型微调需要多少数据量？

1. 核心影响因素
- 任务类型：
- 简单任务（如文本分类）：可能需数百到数千条标注数据。
- 复杂任务（如对话生成、阅读理解）：通常需数万条甚至更多数据，尤其需多样性和高质量样本。
- 模型规模：
- 大参数量模型（如GPT-3、PaLM）可能需更多数据防止过拟合，但通过策略（如参数冻结）可降低需求。
- 较小模型（如BERT-base）可能在较少数据下表现良好。

核心是数据质量：
- 高质量、标注精准、多样化的数据可显著减少需求量。
- 低质量数据可能导致模型性能瓶颈，需额外清洗或增补。

领域差异：
- 若预训练数据与目标领域差异大（如通用→医疗），需更多领域数据调整模型分布。
- 训练策略：
- 正则化技术（早停、Dropout、数据增强）可缓解小数据过拟合。
- 迁移学习技巧（如Adapter、LoRA）可减少可训练参数量，降低数据需求。

经验可参考范围
- 常规任务（分类/标注）：
- 小模型（如BERT）：1k-10k样本。
- 大模型（如GPT-3.5）：可能需10k-50k样本（结合领域适配策略）。
- 生成任务（对话/摘要）：
- 通常需5k-100k+样本，依赖生成质量要求。
- 领域适配：
- 若领域差异大，需额外增加20%-50%数据量。

产品经理的权衡维度
- 业务目标：
- 若需快速验证MVP，可接受小数据+低精度（如数百样本），后续迭代优化。
- 若追求高精度（如医疗、金融场景），需预留足够标注预算。
- 资源限制：
- 标注成本：若数据获取昂贵，需优先优化数据质量或采用主动学习。
- 算力与时间：大数据量需更高训练成本，需权衡ROI。
- 替代方案：
- Prompt Engineering：用少量样本设计提示词，可能无需微调。
- Few-shot Learning：结合模型原生能力减少数据依赖。

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