现在有这样一个常见的场景，老板这样问：小王啊，我们企业有1T的PDF文档，现在想要做知识检索，之前咱们用RAG方式做的知识检索不太好用，幻觉率太高，而且回答速度实在太慢了，20秒才能出结果。你说把这1T的PDF文档直接微调进大模型怎么样，那样是不是回答就快了，而且幻觉也能降低一些，毕竟都让模型学会了。

小王自己结合之前看的一些AI文章，感觉老板说的很有道理，现在做知识检索，无非就是RAG或者直接把知识微调进模型里，让知识根深蒂固刻在模型骨子里，那既然RAG不行，那就微调吧。

我相信，很多人都这样认为的，但真的应该这么做吗？今天跟大家聊聊大模型微调这件事。

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首先我们要明白大模型微调（Fine-tuning）的本质，是要调整其模型内部参数的分布，让模型学会特定的指令和语言风格，做格式对齐和风格迁移，尤其以LoRA为代表的微调方式。而上面的场景中，你要把1T的PDF文档作为知识微调到大模型中，这一步其实应该是大模型预训练阶段（Pre-training）应该做的事，或者再做一次增量预训练。为了更好地理解，我们举一个例子来说明：

假如，你面前坐着一个精通20种语言，读过世界上所有百科全书的天才翻译家。预训练过程就是他在过去的20年里，阅读了图书馆里数亿册的书籍，学会了语言的逻辑、世界的知识、人类的情感，但此时他是一个全才，但他不知道该为谁服务。

而微调呢，就好比现在你雇佣他去参加一场【顶级医疗学术会议】做同声传译，你不需要再教他什么是生物学，也不需要让他背诵1TB的医学百科（那应该是他在过去20年预训练里做的事）。而你需要告诉他，在这场会议里，请不要用口语化的词汇，所有的‘发烧’都要翻译成‘发热’，所有的输出必须严格遵守‘术语-解释-建议’的结构，并且说话语气要极其专业冷静，而这才是微调应该做的事，要对齐规范。

说到这里，大家应该理解了微调是用来做什么的了。那如果，我们将这1T的PDF文档微调进大模型后，会有什么后果呢？

第一个，必然是降低其原有的通用能力。因为微调后，模型一定会因为过度关注这些新内容，而突然忘了或降低了其原本一些通用的能力，甚至忘了怎么流利地组织普通句子，这都有可能。第二点，幻觉会更加严重。因为模型可能只是记住了这些新内容表面，没理解其深层逻辑，最后就会造成它会胡乱组合一些词汇，一本正经的胡说八道，然后还很难发现，例如，虚构了一个不存在的产品参数，或者给出了一个错误的产品参数值，这类问题往往很难发现，但是带来的后果绝对是灾难性的。

所以，最后总结一下，微调的本质是行为对齐和模式识别，而非知识注入。

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其实，上面通过RAG外挂知识库的方式做知识检索，对现阶段AI发展而言，是正确的方案，只不过效果不佳的原因有很多，例如有可能是数据清洗阶段没做好，或者所选择的Chunk方式不合理，又或者是Embedding模型能力有限，Retrieval算法不合理，没有做Rerank处理，提问的Prompt命中率低等，原因太多了，所以我们需要一步步具体分析，结合精度、召回率和F值综合进行评估。

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