训练与推理：模型何时学习，何时只是回答

先想象制作说明书和使用说明书

小禾整理了许多纸艺范例，用它们形成一套制作说明。之后社员拿来一张新纸，小禾依据说明帮助折叠。形成说明与根据说明做事是两个阶段。这个比喻不完全等同于模型内部运作，但可以帮助理解训练与推理的区别。训练阶段通过数据和优化过程改变模型的内部参数；推理阶段使用已有参数处理当前输入并产生输出。你向聊天工具提出一个问题，通常正在进行推理，不是重新训练整个模型。

参数不是一张可以直接翻阅的资料表

模型参数是计算过程中大量数值化的设置，用来影响输入如何被转换为输出。训练会根据目标和误差逐步调整这些设置，让模型在训练任务中更可能产生合适结果。语言模型参数可能编码许多语言模式，但不能当作一份逐条可靠、随时更新的事实档案。推理时即使回答出现了新名字，也不表示模型权重立即被修改。处理一个输入与长期改变系统能力在技术过程、所需资源和权限上都不相同。

当前对话为什么能影响后续回答

小禾先告诉工具活动叫星纸体验日，再要求它写邀请文案，工具可能在后续回答里使用这个名字。这通常是因为前面的消息还处于上下文中：系统把相关文本一起提供给模型。上下文是本次处理可见的材料，不是永久记忆。开新会话、超出长度限制或系统没有传入旧消息时，名字可能消失。有些产品另有长期记忆功能，它属于应用层保存与读取信息的机制，也不能直接等同于模型训练。

反馈可能有多种去向，不能自行推断

如果小禾点击答案不满意，反馈可能用于产品质量统计，也可能在符合相关设置和流程时参与后续改进；仅凭点击动作不能确定它改变了哪次训练。普通用户也不应认为告诉模型一句以后别犯错，就能让所有其他会话永久改变。涉及保存、改进和删除的具体行为要查看工具说明与设置，课程不假定任何产品都采取相同方式。敏感信息不能因为以为只是临时问答就放心上传，因为服务仍可能存在日志、存储或人员处理环节。

把需求匹配到正确的改进方式

小禾需要这次文案使用指定名称，直接提供名称和限制即可；需要每次都符合固定语气，可以保存一份提示模板或经过批准的工作规则；需要依据每天变化的活动资料回答，应在任务时提供最新版资料或使用检索机制。只有在具备足够数据、评价和授权时，才考虑专门训练或微调。微调是继续调整已有模型参数，不适合替代经常变化的资料检索。区分这些层次能避免用昂贵训练解决一个复制资料就能解决的问题。