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行業大模型的構建和應用中，由于需求和目標不同，技術實現複雜性差异也較大。通過調研總結，目前機構在使用大模型適配行業應用過程中，從易到難主要有提示工程、檢索增强生成、精調、預訓練四類方式。 在機構的具體實踐中，通常不會只用一種方式，而會組合使用，以實現最佳效果。例如，一個高質...

階段一： 探索孵化期 農業和能源等行業爲代表。 行業中嘗試采用大模型的機構數量還較少，但仍有一些頭部或創新意識强的機構積極探索。 機構推進市場應用的關鍵在于證明技術的可行性和實用性，幷能解决行業特有的挑戰，面臨較高風險和不確定性，同時有機會引領市場。如電力行業，國有電網公司...

“通用大模型缺乏細分領域的專業知識，所以需要訓練行業大模型，然後緊密結合業務系統實現可落地的智能應用。而且很多企業的私有數據是不允許對外泄露的，比如金融、醫療的客戶信息和交互行爲，所以還需要提供大模型的私有化訓練和本地化部署。...

Ai 發展挑戰: 大模型在專業性、泛化性和經濟性三方面很難兼得 專業性: 大模型處理特定領域問題或任務的準確性與效率。 大模型專業性要求越高，越需要針對特定領域數據進行訓練，這可能造成模型過擬合而降低泛化能力。 此外，增加的數據收集和訓練也會增加成本、降低經濟性。 泛化性:...

AI 模型特性 在大模型出現之前，人工智能通常需要針對特定的任務和場景設計專門的算法模型，能够執行的也是訓練數據範圍內的單一任務。大模型的突破，關鍵在于展現出了類人的通用智能“涌現”能力，能够學習多個領域知識、處理多種任務，因此也被稱爲通用大模型。具體而言，大模型具備以下特...