尽管通用大模型作为技术基础在多个领域表现优异,但由于缺乏专业知识与行业数据,现有通用大模型并不能精准解决某个行业或企业的特定需求和问题,因此很难直接应用于特定行业领域。为此,结合大模型的通用能力和行业的个性化需求,构建高精准、高可靠的垂域大模型成为必然选择。通过行业知识的积累和专业人员的不断精调,垂域大模型朝着“专业、精细”方向发展,为特定场景提供更精确、更具业务价值的服务,加速行业智能化转型升级。通用大模型与行业垂域大模型交替演进的方式可以有效平衡大模型训练投入成本和边际效益。
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