每經(jīng)AI快訊，6月16日，軟件及技術(shù)咨詢公司Thoughtworks舉辦了媒體解析會(huì)，Thoughtworks中國區(qū)CTO徐昊表示，在大語言模型的使用上，當(dāng)下可以分為兩種方式：一種方式基于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)，源自遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）邏輯；另一種方式基于大語言模型本身的閱讀理解和推理能力。

徐昊解釋稱，針對前者，既然存在一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練的模型（pre-trained model），采用更接近某個(gè)特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，就可以將預(yù)先訓(xùn)練的能力遷移到不同領(lǐng)域；而后者不需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)收集、昂貴的GPU和長時(shí)間訓(xùn)練，通過幾次對話修正就可以將大語言模型遷移到目標(biāo)領(lǐng)域。（界面）