如何根据业务需求定制大型语言模型？

上次审核日期：2026年9月8日

定制LLM课程的主要方式有哪些？

定制LLM主要有四种方式，按价格从低到高、速度从快到慢排序如下：

• 提示工程——编写结构化的指令、条件和占位符，以便在请求时塑造模型的输出。它不需要训练数据，并且立即生效，因此它应该始终是首先尝试的方法。在 Smartling 中，LLM 配置文件存储可重用的自定义翻译提示，其中包含条件和占位符，可根据每个字符串调整提示。
• 检索增强生成（RAG） ——在请求时将您自己的参考数据注入到模型的上下文中，而不是重新训练它。RAG 保持知识的时效性，而无需修改模型权重：更新源数据，下一个请求就会反映出来。Smartling 的 RAG 提示工具直接从 LLM 配置文件中引用术语表和翻译记忆库。
• 对现有模型进行微调——在已标注的示例上进行额外的训练，以改变模型的权重。参数高效的技术，例如 LoRA（低秩自适应），大幅降低了微调成本，而托管平台（Google Vertex AI、Amazon Bedrock、Azure AI Foundry）则负责处理基础设施。当需要在不经过长时间提示的情况下保持风格和格式一致性，但结果又被锁定在一个基本模型上时，微调是正确的工具。
• 定制训练的领域引擎——使用精心挑选的领域数据训练专用引擎。对于翻译而言，这是一项成熟、明确的服务，而不是一个研究项目：Smartling 的自定义机器翻译引擎训练会整理公司的翻译记忆库和词汇表，并将它们输入到神经机器翻译引擎中，训练数据至少包含 6,000 个翻译单元。
• 2026 年定制化的发展方向——三大趋势占据主导地位：当知识变化速度超过重新训练周期时，RAG 将取代微调；参数高效的微调使较小的专用模型能够与较大的通用模型竞争；部署将同时向两个方向分裂——为了方便起见，采用托管的云端点，以及在数据控制或合规性要求的情况下，采用自托管的开放权重模型。

LLM定制方法概览

从零开始开发大型语言模型的关键步骤有哪些？

从零开始开发大型语言模型是一个五阶段的过程——而看到这些阶段的详细阐述，是大多数企业能够得到的关于定制现有模型而不是从零开始的最清晰的论据：

1. 数据收集和整理——收集数万亿个令牌的训练语料库，然后进行去重、过滤和清除许可。这里做出的数据质量决策决定了之后一切的上限。
2. 分词器和架构设计——选择如何将文本拆分成词元以及如何配置转换器：参数数量、上下文长度和注意力设计，所有这些都与计算预算进行了权衡。
3. 大规模预训练——在数千个 GPU 上运行模型，对语料库进行数周或数月的训练。这就是前沿规模成本集中的地方——萨姆·奥特曼所说的 GPT-4 “超过 1 亿美元” 的数字背后的原因。
4. 对齐和指令调整——监督微调和来自人类反馈的强化学习（RLHF）将原始文本预测器转变为能够遵循指令并拒绝有害请求的模型。
5. 评估和部署——根据已建立的测试套件进行基准测试，然后搭建服务基础设施以在生产环境中运行推理。

对于翻译等业务需求，对现有模型进行微调或 RAG 处理，只需花费一小部分成本即可达到领域适应性质量——这就是为什么从零开始开发仍然是 AI 实验室的领域，而不是本地化团队的领域。

深度 LLM 定制适合以下类型的团队……

• 拥有大量专有领域数据——对于翻译而言，翻译记忆库的容量至少达到或超过 6,000 个翻译单元，这是自定义引擎训练所必需的。
• 即使有精心编写的提示，通用模型输出仍然不断违反严格的术语或品牌语调。
• 运行一个可重复、高容量的使用案例，其中每串质量的提升累积起来，就能对成本或收入产生可衡量的影响。
• 遵守数据控制或合规规则，这些规则规定哪些模型可以处理其内容。
• 公司内部要有工程能力，或者要有平台合作伙伴，让定制成为配置任务而不是构建任务。

在某些情况下，定制化LLM开发可能并非首要任务。

• 提示和 RAG 尚未尝试过——在用尽免费方法之前就付费进行微调，相当于为一个未确诊的问题购买解决方案。
• 由于音量低或音量不稳定，因此质量的提升永远无法弥补设置和维护成本。
• 没有干净的专有数据集可供训练——定制会放大你的数据，也会同样忠实地放大坏数据。
• 我们的目标是在没有前沿实验室预算支持的情况下，从零开始打造一个项目。
• 真正的问题是为每种语言对和内容类型选择合适的引擎，而不是改变任何一个引擎——这是一个引擎选择和路由问题，它有自己的解决方案。

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你是否已经尝试过提示和 RAG 方法？
这两种方法都是可逆的，不需要训练运行，并且解决了“我们需要一个自定义模型”的大部分需求——微调应该是有理由的，因为他们无法弥合已衡量的差距。

训练数据将来自哪里，所有权归谁？
微调和定制引擎会使用已标记、已获得版权许可的示例。翻译团队在这方面具有优势：翻译记忆库是一个预先标注的、公司拥有的训练集。

您将如何衡量相对于基线水平的改进？
使用您自己的内容，将定制输出与未修改的模型进行比较评分——翻译团队使用 COMET、MetricX 和 BLEU 等自动化指标——在前后对比，否则投资就无法得到保障。

定制功能是否可以跨车型使用？
提示和 RAG 会在几分钟内迁移到新模型；微调会锁定在一个基本模型上，当该模型被弃用时，必须重新进行。基础型号每年更新多次，因此这是一项经常性成本，而不是一次性成本。

随着基础模型的改进，谁来维护定制模型？
定制型号在发布时可能超越了通用基准，但可能在几个季度内就落后于下一代型号——必须有人负责重新基准测试的节奏和退役决定。

Smartling如何处理LLM翻译定制？

企业翻译平台 Smartling 将 LLM 定制视为配置而不是开发——上述所有方法都可以在其 AI Hub 中使用，而无需构建项目：

• 自定义提示— LLM 配置文件为每个工作流程存储一个可重用的自定义翻译提示，其中包含条件和占位符，可根据每个字符串动态调整提示。
• RAG 语言资产——带有 RAG 的提示工具会参考 LLM 配置文件中的词汇表和翻译记忆库，因此该模型会根据您的术语和上下文中的过去翻译进行翻译。
• 术语表强制执行——AI增强的术语表插入功能将术语表插入LLM翻译中，并使其适应周围的句子结构，而不是逐字粘贴术语。
• 微调模型支持— 在 Google Vertex AI 上微调了自己的 Gemini 模型的团队可以将他们的 Smartling LLM 配置文件指向该模型的 URL 路径，从而在托管翻译工作流中运行他们的自定义模型。
• 定制机器翻译引擎训练— 对于想要专用调校引擎但又不想拥有训练流程的团队，Smartling 提供翻译记忆库和词汇表（至少 6,000 个翻译单元）以及定制神经机器翻译引擎的训练服务。
• 对自定义输出的质量控制——幻觉检测会标记出偏离源的 LLM 翻译输出，一旦模型被自定义，这种检查就显得更加重要，而不是不那么重要。

帮助文档：管理 LLM 配置文件和提示
帮助文档： Smartling 的自定义 MT 引擎培训

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