为什么建设垂直领域大模型?

提问者:Rae 问题分类:人工智能
为什么建设垂直领域大模型?
2 个回答
一心居一人
一心居一人
在垂直且封闭的行业中,大型科技企业和其提供的通用大模型往往因缺乏特定领域的深度数据集,而难以提供卓越的模型能力。无论是开源还是闭源的基础大模型,在这些特殊领域中通常只能处理较为基础的任务,如简单的问答、文本生成与总结等。然而,随着行业内部需求的增长,应用场景逐渐丰富,对于定制化解决方案的需求也愈发迫切,这为大模型的实际落地提供了广阔的空间。
对于涉及民生、国防、安全监管等关键领域的中大型ToB/G企业而言,私有化部署、训练和应用是必不可少的选择。由于这些行业的敏感性和高标准要求,它们对数据隐私和安全性有着极高的重视,因此在内网中进行一切操作是必须的。这种做法虽然保证了数据的安全性和合规性,但也意味着企业在获取最新模型迭代和技术进步方面可能会稍显滞后。
发布于:1个月前 (02-14) IP属地:四川省
孤居
孤居
鉴于上述挑战,建设行业内企业级的专属大模型成为了不可避免的发展路径。通过专门针对行业特点进行优化的大模型,不仅能够更好地满足业务需求,还能确保技术应用的安全可控。
1、需求驱动场景:行业内部不断增长的需求催生了多样化的应用场景,从而推动了对定制化大模型解决方案的需求。
2、私有化的重要性:考虑到行业特性及高安全性要求,私有化部署成为保障数据隐私和应用安全的关键措施。
3、专属大模型:为了解决行业场景下基础大模型能力不足的问题,建设企业级专属大模型成为必然选择。
4、持续发展与适应:通过建立专属大模型,企业能更精准地解决业务痛点,并且根据实际需求快速调整和升级,确保长期竞争力。
发布于:1个月前 (02-14) IP属地:四川省
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