企业落地大模型，为何如此艰难？
企业数据无法有效利用，模型不可控难复用，落地过程阻力重重
行业落地不易
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01 智能客服
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04 其他行业场景
常见问题
Q什么是模型精训？
A
模型精训（Model Fine-tuning）是指在已有大模型的基础上，通过针对特定任务或行业的数据进行进一步训练，使模型在该特定场景中表现更优，具备更强的适应能力和准确性。
Q大模型微调需要多少条数据？
A
这取决于预训练模型与目标任务的数据分布是否接近；
如果分布相似，仅需约 100 条高质量样本即可见效；
如果差异较大，建议准备数千到上万条数据，效果更稳；
对于任务复杂或行业冷门（如药品名识别），通常需要更多带标注的监督数据。
如果分布相似，仅需约 100 条高质量样本即可见效；
如果差异较大，建议准备数千到上万条数据，效果更稳；
对于任务复杂或行业冷门（如药品名识别），通常需要更多带标注的监督数据。
Q可以结合预训练和微调吗？
A
可以。推荐的方式是：
先使用篇章类数据进行预训练，让模型具备通用语言理解能力；
再使用问答对、命令类等结构化数据进行微调，增强模型在特定领域或任务中的表现。
先使用篇章类数据进行预训练，让模型具备通用语言理解能力；
再使用问答对、命令类等结构化数据进行微调，增强模型在特定领域或任务中的表现。
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