垂直领域大模型的思考

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MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 知乎 作者 | nghuyong 相比能做很多事，但每件事都马马虎虎的通用大模型；只能做一两件事，但这一两件事都能做好，可被信赖的垂直大模型会更有价值。这样的垂直大模型能帮助我们真正解决问题，提高生产效率。 本文将系统介绍如何做一个垂直领域的大模型，包括继续预训练，领域微调数据构建，减缓幻觉，知识召回多个方面。也会介绍整体的系统设计，并串讲一系列相关的论文和产品。 背景 通用大模型的尴尬 「你会为一个闲聊的玩具买单吗？」 虽然2023年以来几乎很多公司都发出了自己的 ………………………………