OpenSearch LLM智能问答这是每个实例都微调一个模型？ 暂停朗读为您朗读

在 OpenSearch LLM 智能问答中，通常是通过对每个实例进行微调（Fine-tuning）来训练一个特定的模型。微调是指在预训练模型的基础上，使用特定领域或任务相关的数据进行进一步训练，以使模型更好地适应特定的应用场景或任务需求。

在智能问答领域，微调模型是为了更好地处理特定领域或特定问题类型的问答任务。通过使用特定领域的数据集，结合预训练模型进行微调，可以提高模型在该领域的问答效果和准确性。

每个实例可能会根据其特定的需求和数据进行微调，以获得更好的问答效果。微调的过程包括选择合适的预训练模型、准备领域特定的数据集、定义训练目标和损失函数等步骤。