没有千亿级也没有百亿级，ToB 大模型如何挖掘不足 1% 的企业数据的价值？

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作者 | 高玉娴 模型是对数据的表达，而“大模型”的关键突破就在于数据量之“大”。目前业界主流大模型，参数规模均达到上千亿。然而，与这些海量公开数据形成鲜明对比的，是比例还不足 1% 的企业内部数据。和 ToC 应用不同，企业落地大模型的挑战之一，就在于如何把这些内部数据的价值充分挖掘出来。 与此同时，当前大模型框架多是“一刀切”，即“一个模式打天下”，并且无法解释背后的数据来源和训练逻辑。但企业应用对精准度的要求极高，交易数字上的一个小数点、零件上的螺丝钉个数、医生的用药剂量...... 一旦出现偏差，就会酿成巨大的事故隐患。 所以，对于企业的另一重挑战是：如何确保数据可信，如何确定哪些模型值得信赖，怎么选择最能满足自身独特需求的生成式 AI 解决方案。 以上这一系列阻碍往往导致企业无法充分 ………………………………