智能体微调的核心策略与方法实践
随着人工智能的发展,智能体(Agent)在自然语言处理、自动驾驶等领域广泛应用。智能体微调(Agent Fine-Tuning)通过在预训练模型基础上进行特定任务的优化,提升模型在特定任务上的表现。主要方法包括全量微调、提示调优、适配器微调、强化学习微调等。最新进展包括低秩适配(LoRA)、贝叶斯视角下的混合微调、极致微调等,提升了微调的效率和适应性。然而,混合结构的复杂性、不确定性的鲁棒性、多模态系统的协同等问题仍是挑战。智能体微调在资源受限、多任务、持续部署等方面展现出巨大潜力,并将在国防、医疗、金融等行业得到广泛应用。