大数据模型建模构建思路

‌大数据模型建模的构建思路主要包括以下几个步骤‌：‌

1. ‌选择合适的基座模型‌：在大模型应用中，选择一款合适的基座模型非常关键。基座模型应既能达到优秀的效果，又能降低部署的成本。例如，ChatGLM3-6B是一个优秀的开源基座模型，它在不同数据集上测评中表现优异，并且支持多轮对话、工具调用等复杂场景。

2. ‌数据清洗和集成‌：在构建大数据模型之前，需要对数据进行清洗和集成。数据清洗旨在去除数据中的噪声和不一致性，确保数据的准确性。数据集成则是将来自不同来源的数据整合成一个统一的数据集。

3. ‌特征提取‌：特征提取是大数据建模的关键步骤。特征是模型的输入，其数量、维度和组织形式对分析结果有重要影响。特征提取需要从海量、多维的数据资源中提取能够描述分析对象的信息，通