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首先,跟大家分享一张图,这个是我们目前大模型应用落地的场景分布。可以看到,大模型广泛渗透到各行各业,场景越来越丰富。
模型推理;
模型应用效果优化(包括提示词优化、模型精调、模型能力增强);
大模型应用开发。
首先,讲模型推理。
在模型选择的过程中,我们发现 3 个趋势:
越来越追求效价比,效果更好兼顾成本更低;
根据不同需求,进行大小模型协同;
多模态模式协同工作;
提示词优化有效果天花板。
如果想进一步提升应用场景下模型能力,第二招对模型进行模型训练,也就是我们经常说的模型精调。精调可以使模型风格、行为和应用需求对齐,有效提升模型效果。
千帆 ModelBuilder 提供的就是全流程的、模型训练和模型精调的工具链,包含:数据管理、训练模式、开发工具、评估优化、推理部署、大模型周边系统。
今天,基于我们平台越来越多的场景实践,沉淀了一系列的模型精调样板间,进一步降低模型调优门槛。
企业只需要跟随样板间的步骤,一步一步设置模型训练的参数,就可以训练出符合企业需求的场景化模型。
客户在使用面临一个问题:模型刚上线符合预期,过了一段时间模型应用效果下降。
为什么下降?——用户请求 query 结构会发生改变。
怎么办?——持续调优。通过千帆 ModelBuilder 提供的工具链,帮企业建立自己的数据飞轮,根据用户反馈,持续迭代模型,让模型越用越聪明。
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