面试官：Prompt vs SFT的优缺点分析？

Prompt Engineering:提示词
- 通过设计输入文本来引导模型输出
- 不修改模型参数
- 适合快速迭代场景

Supervised Fine-Tuning:模型精调
- 使用标注数据微调模型参数
- 需要训练资源
- 适合专业化场景

Prompt典型案例:
1. 添加"逐步思考"提升推理能力
2. 角色设定"你是一位资深律师..."
3. 输出格式控制"用Markdown表格展示..."

SFT典型案例:
1. 医疗问答数据微调
2. 客服对话场景优化
3. 法律文书生成专项优化

Prompt优势:
✓ 零训练成本
✓ 即时生效
✓ 灵活可调
✓ 保留通用性

Prompt劣势:
✗ 专业领域效果有限
✗ 提示设计需要经验
✗ 输出稳定性较低

SFT优势:
✓ 领域适应性强
✓ 输出质量稳定
✓ 可处理复杂任务
✓ 减少提示长度

SFT劣势:
✗ 需要标注数据
✗ 训练成本高
✗ 迭代周期长
✗ 可能过拟合

## 产品决策建议
• MVP阶段优先Prompt
• 核心业务场景采用SFT
• 混合方案：通用能力+专项优化
• 考虑：数据/算力/时效/效果的平衡

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