Databricks 公司推出新型大语言模型微调方法 TAO（Test-time Adaptive Optimization），旨在通过无标注数据和强化学习技术，降低企业成本并提升模型性能。测试结果显示，在金融文档问答和 SQL 生成任务中，TAO 微调后的 Llama 3.3 70B 模型表现优异，甚至超越传统标注微调方法，接近 OpenAI 顶级闭源模型。TAO 技术为开源模型提供了持续进化路径，用户使用越多，模型通过反馈数据自我优化的潜力越大。目前，该技术已在 Llama 模型上启动私测。

💡 TAO 方法的核心在于利用测试时计算（test-time compute），自动探索任务可能性，并结合强化学习优化模型，从而省去人工标注成本。

📈 在 FinanceBench 基准测试中，TAO 微调的 Llama 模型得分 85.1，优于标注微调（81.1）和 OpenAI o3-mini（82.2）。

📊 在 BIRD-SQL 测试中，TAO 模型得分 56.1 分，接近 GPT-4o（58.1），远超标注微调（54.9）。

🚀 在 DB Enterprise Arena 测试中，TAO 模型得分 47.2 分，GPT-4o 模型得分为 53.8 分。

🌱 TAO 技术为开源模型提供了持续进化的潜力，用户使用越多，模型通过反馈数据自我优化的能力就越强。目前，该技术已在 Llama 模型上启动私测，企业可通过申请表单参与。

IT之家 3 月 27 日消息，科技媒体 NeoWin 昨日（3 月 26 日）发布博文，报道称数据智能公司 Databricks 发布新型大语言模型微调方法 TAO（Test-time Adaptive Optimization），通过无标注数据和强化学习技术，在显著降低企业成本的同时提升模型性能。

测试显示，在金融文档问答和 SQL 生成任务中，通过 TAO 微调后的 Llama 3.3 70B 模型，表现甚至超越传统标注微调方法，逼近 OpenAI 顶级闭源模型。

TAO 方法利用测试时计算（test-time compute）自动探索任务可能性，结合强化学习优化模型，省去人工标注成本。在三大企业基准测试中，TAO 微调的 Llama 模型表现亮眼：

FinanceBench（7200 道 SEC 文档问答）：TAO 模型得分 85.1，优于标注微调（81.1）和 OpenAI o3-mini（82.2）。

BIRD-SQL：TAO 模型 56.1 分，接近 GPT-4o（58.1），远超标注微调（54.9）。

DB Enterprise Arena：TAO 模型 47.2 分，而 GPT-4o 模型得分为 53.8 分。

TAO 技术为开源模型提供了持续进化路径：用户使用越多，模型通过反馈数据自我优化的潜力越大，目前该技术已在 Llama 模型上启动私测，企业可通过申请表单参与。