摘要：这两年AI大模型跟开了挂似的，从GPT-4到Claude，参数堆得比天上的星星还多，可对产品经理来说，光知道模型多能“唠嗑”没啥用，关键是咋把这些“万能大脑”变成咱手里的趁手工具。就像刚招了个天才实习生，啥都懂但不懂咱业务，咋调教？Prompt工程、SFT、R
这两年AI大模型跟开了挂似的，从GPT-4到Claude，参数堆得比天上的星星还多，可对产品经理来说，光知道模型多能“唠嗑”没啥用，关键是咋把这些“万能大脑”变成咱手里的趁手工具。就像刚招了个天才实习生，啥都懂但不懂咱业务，咋调教？Prompt工程、SFT、RLHF，这三招得玩明白。
说实话，Prompt工程算是产品经理最早抱上的大腿，原理不复杂，就像跟人说话得把要求说清楚，不然准跑偏。举个例子，你让模型“设计表白剧本”，它能给你整出公园散步、递纸条这些烂大街的招；但你要是说“扮演恋爱导演，整个日常带惊喜、三句对白有镜头感、最后得有反转”，模型立马给你整活：书店咖啡角，递本书夹便利贴，最后还塞掌心一句“以后一起看书”，你看，这不就有那味儿了？
这玩意儿跟速溶咖啡似的，快、方便、不挑人。想让模型改输出，改改提问就行，不用懂算法不用GPU，办公室大姐都能玩。但缺点也明显：就像速溶咖啡喝着没回味，Prompt稍微改改问法，模型回答能从甜的变苦的，保不准儿。而且你想让它从“万金油”变“专家”？没戏。就像你不能指望速溶咖啡喝出星巴克的层次感，Prompt再牛，也教不会GPT-4当心脏外科大夫。
给咱产品经理的窍门：啥AI功能先拿Prompt试试水，要是80%的需求能满足，先上线再说，用户反馈比闷头调模型管用。
还记得第一次玩《街霸》吗，想搓波动拳结果把自己蹲那儿了，预训练模型就这德行，空有潜力但使不出来。SFT就像查攻略练连招，拿一堆高质量“问题-答案”喂给模型，让它形成“肌肉记忆”。比如想让AI当法律小助手，就拿真实案例和条款一顿猛练，以后用户问啥，它都能甩出让人信服的法条。
那啥时候该上SFT呢，当你的Prompt长到像免责声明，当模型写的文案总有股“AI味儿”，当输出格式总出错的时候。举个栗子，某金融机构用内部研报调模型，报告生成时间从4小时砍到20分钟，香不香？但代价也不小：得攒够高质量数据，业务一变还得重新练。就像速溶喝腻了想喝现磨，得备齐咖啡机、豆子，麻烦但够专业。
这儿得提醒一句：启动SFT前先看看自家数据粮仓，要是没够干净的标注数据，那准备数据的时间和成本，够你喝一壶的。
SFT就像喂鱼，给模型一堆标准答案；但RLHF是教模型自己钓鱼，咋教？让模型生成一堆回答，人类当评委选“更喜欢哪个”。比如用户问“咋缓解焦虑”，模型给仨方案，人说“冥想那个更实在”，模型就记住这标准，下次往这方向使劲。这过程像老渔夫带学徒，不直接给鱼，而是教看水流、辨鱼情。
经过RLHF调教的模型，跟SFT的区别在哪儿，前者像死记硬背的学霸，后者是会灵活应变的老渔夫。就说AI客服吧，没RLHF时遇上新问题就抓瞎，有了之后能根据用户反馈自己琢磨咋回答更舒服。不过这招忒费钱，一般平台级产品才玩得起。咱小团队咋办？先收集用户点赞踩，给以后升级攒数据。
说到底，产品经理玩AI模型，就得在“短期上线”和“长期打磨”之间找平衡。别嫌Prompt土，有时候一句好指令能省俩月开发；也别盲目追RLHF，先看看自家碗里有多少米。记住了：咱的终极技能不是懂算法，而是拿有限资源折腾出最大价值，这才是产品经理的真本事。
来源：点尘看史