大语言模型垂直化训练技术与应用

在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为推动技术进步的关键力量，垂直化训练技术逐渐成为研究的热点，它使得大模型能够更精准地服务于特定行业和应用场景。本文结合达观数据的分享，探讨大语言模型的垂直化训练技术及其在不同领域的应用实践。

大语言模型的垂直化训练：定义与重要性

垂直化训练技术指的是针对特定行业或应用场景，对大语言模型进行定制化训练，使其能够更好地理解和生成特定领域的内容。这种训练方式的重要性在于，它能够提高模型在特定任务上的表现，同时减少对通用数据的依赖。
垂直领域AIGC应用的关键点

对现有的GPT模型进一步挖掘潜力，生成更有性价比的垂直大模型方案
对优质训练数据的蒸馏加工，更好的体现垂直化、专业化的应用
为toB客户量身打造好的大模型方案，探索更好的效果和高价值应用场景
针对垂直应用场景，值得探索prompt等产品创新和功能增强

垂直化训练的难点

• 数据专业性：需要获取和处理大量高质量的专业领域数据。
• 模型泛化能力：在提升特定领域能力的同时，保持模型在通用任务上的表现。
• 资源投入：相较于通用模型训练，垂直化训练可能需要更多的领域专家参与和更精细的数据处理。

大语言模型的垂直化训练技术

参数规模与数据规模的探索

• Scaling Laws：研究表明，模型的效果与参数量、数据量、计算量呈幂次关系，即模型参数