提示工程（Prompt Engineering）与传统的模型微调（Fine-tuning）是目前让大型语言模型（LLM）适配特定任务的两种最核心手段。它们在成本、技术门槛、数据需求和最终效果上有着显著的差异。 以下是两者的优缺点详细对比： --- 一、 提示工程 (Prompt Engineering) 提示工程是通过设计、优化输入文本（Prompt），利用大模型强大的“上下文学习”（In-context Learning）能力，引导模型生成所需输出，而不改变模型的任何底层权重（参数）。 优点 (Pros) 1. 无需训练成本：不需要 GPU 算力进行训练，迭代速度极快。修改一段文字即可立即测试效果。 2. 极低的技术门槛：不需要懂深度学习、反向传播或代码，非技术人员（如业务专家、产品经理）也能直接上手。 3. 数据需求极低：支持零样本（Zero-shot）或少样本（Few-shot）学习。提供几个例子即可让模型模仿，不需要成千上万的标注数据。 4. 极高的灵活性：同一个基础模型可以通过不同的 Prompt 随时切换任务（如一会做翻译，一会做代码生成）。 5. 无需维护多个模型：...
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