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随着 ChatGPT 等基于大模型的产品展现出强大的通用性能，学术界和工业界正积极探索如何
将这些模型适配到特定行业和应用场景中，即进行垂直领域大模型的定制化。然而，现有的通用大模
型可能无法完全适配特定领域数据的格式，或不足以捕捉该领域的独特需求。因此，本文旨在探讨垂
直领域大模型定制化的方法论，包括大模型的定义和类别、通用架构的描述、大模型有效性背后的理论
基础，以及几种可行的垂直领域大模型构建方法，期望通过这些内容为相关领域的研究者和从业者在
垂直领域大模型定制化方面提供指导和参考。 ChatGPT 以其卓越的通用性能重塑了人们对人工智能的理解。作为 ChatGPT 的核心，大语言模
型（Large language model）已经成为众多领域研究人员和专业人士改进工作流程的重要工具。通用大
模型通常在广泛的公开数据集上
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