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  基础大模型在实际应用中面临两大挑战：终端客户对高昂算力成本的接受度以及大模型在垂直行业任务中的表现不足。为解决这些问题，大模型通常会通过领域特定数据或知识库进行训练和优化，以形成适用于垂直领域的行业大模型或业务大模型。此外，一些企业还有深度定制和私有化部署的需求，需要在行业大模型的基础上，进一步加入企业专有数据进行训练或微调，以构建企业级大模型。
category: 编程-AI
title: AI大局
date: 2023-09-04
author: KazooTTT
type: Post
status: Published
tags:
  - 基础大模型
  - 产业应用
  - 机器学习
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# 大局

![IMG-20240904002708358](https://pictures.kazoottt.top/2024/10/20241017-f444952a6f250a1577ef0bb6e0b2841e.png)

![IMG-20240904002708406](https://pictures.kazoottt.top/2024/10/20241017-19840b5bdf81b7f542746ffcc779b8c0.png)

基础大模型落地面临两大难题，一是终端客户对算力成本的接受能力，二是大模型虽擅长通用领域问题，但往往在垂直行业任务中表现欠佳。因此，基础大模型会通过领域数据或专属知识库进行训练和调优，形成垂直领域的行业大模型或业务大模型；此外，部分企业还具有深度定制、私有化部署的需求，需要在行业大模型基础上，进一步加入企业专有数据进行训练或微调，形成企业级大模型。

[2023 年中国 AIGC 产业全景报告 |   艾瑞咨询 - 实时互动网](https://www.nxrte.com/zixun/31964.html)

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