技术分享：领域大模型的挑战与机遇

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大家好，这里是 NewBeeNLP。本文将介绍复旦大学知识工场实验室关于领域大模型的研究工作。 主要内容包括以下几大部分： 1.  背景 2.  大模型的领域适配 3.   大模型的能力提升 4.  大模型的协同工作 分享嘉宾｜ 梁家卿 博士  复旦大学  青年副研究员   出品社区｜ DataFun 01 背景 来自 GPT4 的技术报告中指出，GPT4 仍处于通用人工智能（AGI）的初级阶段。而目前研发中的 GPT4.5 或 GPT5 则已展现出了 AGI 的某些特征。 GPT4 的出现给研究和工业界带来了巨大冲击，其显著特点是拥有强大的底座知识能力，超越了传统知识图谱，蕴含丰富的世界知识和人类常识。它能够解答各种复杂问题，包括脑筋急转弯等。对专注于知识图谱的从业者来说，常识一直是知识领域最难解决的问题，但大模型似乎轻松解决了这一问题。因此，我们不禁要问：大模型是否终结了 ………………………………