在实际应用中，建议优先尝试指令微调模型，它们就像已经具备基本能力的 "通用助手"，能快速解决大多数实际问题。对于特殊需求，再考虑在基础模型上进行深度定制。其本质就是相当于可以把预训练是大语言模型的 "婴儿期"，目标是让模型掌握语言规律，就像人类婴儿通过听大量对话学习语言规则。它们的关系就像毛坯房与精装房，前者需要后续装修才能入住，后者已经配备了各种智能设备。

批量梯度下降就像是一群人一起商量，方向比较准，但行动起来比较慢。随机梯度下降就像独行侠，行动迅速，但方向可能不太靠谱，容易走弯路。小批量梯度下降就像小队协作，既保证了一定的速度，又能让方向相对稳定。通过这三种不同的 “下山” 方式，我们可以根据实际情况选择最合适的方法，帮助我们更快、更准确地找到损失函数的最小值，优化我们的模型参数。