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随着大模型能力的不断提升,企业希望借助大模型借助业务能力的升级,但是面临大模型部署成本高、响应慢等问题。针对上述问题,可以选择一个小模型进行微调训练,通过微调可以让模型学习领域术语、业务流程、标签口径和固定输出格式,提升特定任务与长尾场景的准确性与稳定性,并更容易加入合规与可控约束。同时小模型微调训练门槛更低、迭代更快,结合大模型产数或蒸馏还能以更高性价比逼近大模型效果,避免在简单任务上使用大模型造成能力浪费。

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