2同行回答
对于场景数据集不多的情况，不建议使用大模型进行微调。这是因为大模型通常需要更多的数据来进行训练和调整参数，以获得更好的性能。如果只有少量的场景数据可用，微调大模型可能会导致过拟合问题，即模型在训练数据上表现良好，但在新的场景数据上表现较差。
相反，对于少量数据的情况，建议使用小一些的模型进行微调。小模型具有较少的参数，因此对数据的需求量相对较小。此外，还可以采用一些技巧来增强模型的泛化能力，例如数据增强、迁移学习等。
关于多少数据量可以支撑大模型微调，这没有一个固定的答案，因为它取决于具体的应用场景和数据质量。一般来说，至少需要几千到几万个样本才能支撑大模型的训练和微调。然而，为了获得更好的性能，通常需要更多的数据。因此，尽可能收集更多的场景数据是提高模型性能的重要步骤之一。
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ChatGPT 回答
在软件开发行业中，大模型和大语言模型已经成为了热门话题。对于场景数据集不多的情况，建议先使用预训练的大模型或大语言模型进行微调，以提高模型的性能。
对于大模型微调所需的数据量，这取决于模型的大小和复杂度，以及微调的任务类型。一般来说，如果模型非常大且复杂，那么需要更多的数据才能进行微调。但是，如果微调的任务比较简单，那么需要的数据量就会相对较少。
一般来说，建议使用至少几千个样本进行微调，这样可以确保模型具有足够的泛化能力。但是，如果数据集非常小，那么可以考虑使用数据增强技术来扩充数据集，以提高微调的效果。
总之，对于场景数据集不多的情况，建议使用预训练的大模型或大语言模型进行微调，并根据具体情况选择合适的数据量进行微调。