优点

• 效率高

快速执行任务，适合资源有限的场景(如移动设备、低功耗设备)减少计算开销，需要的计算和存储资源少，适合商业化产品的快速响应和低成本要求

• 保留知识

通过蒸馏,依然能保留大模型的一部分知识,模型的性能基本可以得到保证

缺点

• 损失精度

虽然蒸馏模型能够保留大部分知识，但会丢失一些细节，尤其是在复杂任务上的表现可能逊色于原始大模型。

• 依赖大量数据标注和训练

为了蒸馏出高效的小模型，通常需要大量标注数据，且训练过程较为复杂。

适用条件

• 硬件资源有限

比如手机、物联网设备

• 需要快速部署

当需要迅速推出一个市场化的产品时，蒸馏可以帮助在保证合理精度的前提下，快速减小模型的体积

典型案例

• DeepSeek-R1模型

• 百度的Ernie轻量化模型

• 华为的MindSpore 

优点

• 信息丰富

能够在生成答案时,利用外部数据库或文档，确保模型提供的信息更准确、更有针对性。

• 动态更新

模型可以通过检索最新的资料来增强回答，适应快速变化的环境。

• 解决模型过时问题

当数据更新或领域知识不断变化时，RAG能帮助模型获取最新信息,而不需要重新训练整个模型

缺点

• 依赖外部数据源

如果外部数据源的质量不高或无法获取，模型的输出质量会受到影响。

• 增加计算开销

每次生成回答时需要进行检索，可能导致延迟增加，尤其是在大规模的数据库检索时。

适用条件

• 需要实时更新信息

如果模型应用场景需要实时获取最新信息,比如金融分析、新闻推荐、医疗诊断等,RAG是一个很好的选择。

• 复杂任务

需要结合多种有针对性来源的信息来生成答案时，RAG能够提供更具综合性的解决方案。

典型案例

• 智能客服

• 大模型联网搜索回答 

优点

• 针对性强

通过微调，可以让模型在某个特定领域(如法律文书分析、医学影像识别、写公司的代码、回答特定问题)上表现得更优秀。

• 快速适应特定任务

只需要少量的训练数据,就能使模型快速适应新的领域或任务。

• 资源节约

不需要从头训练模型,节省了大量的计算资源和时间。

缺点

• 过拟合风险

如果微调数据量不足，容易导致模型在特定任务上过拟合，影响泛化能力。

• 依赖标注数据

微调仍然需要领域内的标注数据，尤其是在一些新领域或小众领域。

适用条件

• 特定领域应用

当模型已经具备一定基础的知识(例如通用语言模型)，但需要在特定领域(如法律、医疗)提高性能时，微调是最有效的策略。

• 任务复杂度适中

微调对于特定任务的表现提升非常显著，但如果任务本身需要极大的多样性或动态调整，可能需要结合其他方法。

典型案例

• 字节跳动的飞书智能客服

• 华为云的ModelArts

• 腾讯云AI开放平台

• 写我们公司的SQL代码

蒸馏

如果目标是快速推出产品，且应用场景对模型体积和响应速度有严格要求(例如移动端应用、边缘计算设备等)，那么采用蒸馏可能是最优选择。

通过蒸馏，可以减小模型的体积,加快推向市场的速度,同时保证一定的精度。

RAG

如果产品需要处理的是大量不确定、动态的信息，并且希望保持生成结果的准确性和时效性(例如智能客服、金融咨询等)，那么RAG将会非常适用。

它能够实时获取外部信息并结合生成高质量的答案，适合数据流动快速、知识更新频繁的场景。

微调

如果已经拥有一个基础模型，且希望让其在某个特定领域(如医疗、法律、写SQL等)表现更好，能够提高精准度和用户体验,那么微调是最佳选择。

通过微调，模型能够适应特定领域的需求，提高商业化应用中的性能和可用性。