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建设过程中的一些思考:
1、场景为先,价值导向
1、场景为先,价值导向
为了使大型模型真正为企业创造价值,须紧密围绕具体的业务痛点进行定制化设计。解决方案需直接应用于实际工作场景中,以提升效率并削减成本。通过聚焦于解决特定问题,确保模型的应用能为企业带来实质性的利益。
2、高质量数据集的构建有效的大模型离不开大量且高质量的数据支持。构建一个适合垂直领域的数据集是成功的基础,它不仅决定了模型的理解能力,也影响了其预测精度和应用效果。
3、精准的技术选型依据企业的具体场景、资源和技术能力,选择最适合的技术路径至关重要。预训练-微调(Fine-Tuning)、检索增强生成(RAG)等,应根据应用场景和需求做出最佳技术决策,实现模型的高效落地。
4、成本效益分析在建设企业级大模型时,数据集的构建往往占据了软件成本的大部分,遵循着二八原则——大约80%的成本投入在于数据获取与处理,而20%则用于模型训练。因此,在规划初期就应对成本结构有清晰的认识,并确保投资合理。
5、强化安全性考虑到数据隐私的重要性,尤其是对于电力、金融等行业而言,私有化部署和训练可以最大限度地保障数据及应用的安全性,防止敏感信息泄露。
6、ROI为核心考量无论是否自行构建大模型,或是仅调用现有模型服务,衡量投资回报率(ROI)始终是关键。企业需要评估自身是否有明确的需求和应用场景来支撑这一决策,确保每一笔投入都能产生预期的经济效益。
7、持续迭代优化随着外部环境和技术的发展,垂直领域的大模型也需要不断更新和完善。建立灵活的反馈机制,能够帮助企业快速响应新挑战,持续改进模型性能。
发布于:1个月前 (02-14) IP属地:四川省