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虽然通用大模型市场一片繁荣景象,但前景如何,盈利模式怎么样,其实都还不明朗。市场也有声音说行业大模型是未来的发展方向。那行业大模型与通用大模型之间有什么不一样呢?
简单来说,行业大模型是在通用大模型的基础上构建的,通过使用行业特定的数据和知识对其进行训练,行业大模型针对特定行业进行微调或定制,因此具备行业特定的知识和专业术语,生成的文本更准确。
回到今天的主题:行业大模型,它可以基于通用大模型,有几种架构可以实现对行业特定知识的获取。
一,最简单的做法是直接引入检索增强生成(RAG)。
二,RAG还可以采用下图技术架构。两者的区别在于引入RAG的位置不同。
三,更进一步,可以将RAG信息直接微调(Fine-tuning)到大模型本身,这样新的行业大模型中就有了RAG的信息。架构如下图所示:
通常进行一次微调的成本也不低,因此,一般是到了某个阶段才会微调一次。微调前,新知识可以暂时先存入到向量数据库中,通过RAG(方案一、二)获取。隔了一段时间,当新知识积累到一定程度再次做一次微调,做完微调后大模型中就有了这部分新知识。
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