我个人认为大语言模型的构建应该是由多个小模型组合成一个大模型,因此小模型的重点应该是数据的范围界定,针对不同的数据范围可能使用的模型会不一样,如何对数据范围的界定是否有相应的依据?
不少银行现在倾向于选择通用大模型加专业知识库的模式,知识库负责提供领域知识,通用大模型负责理解问题,并结合知识库检索结果,给用户返回符合人类对话风格的回答。您说的这种小模型凑成大模型的路径应该也是可行的,但目前没有看到特别好的方案
收起对于大语言模型的构建,确实可以使用多个小模型组合成一个大模型的方法。每个小模型可以专注于处理不同的数据范围,这样可以提高整体模型的效果和适应性。以下是一些确定数据范围的依据:
需要注意的是,确定数据范围是一个复杂的任务,需要综合考虑多个因素,并根据具体情况进行权衡。同时,数据范围的界定也可以是一个动态的过程,随着模型的不断迭代和用户反馈的积累进行调整和优化。
收起在银行行业中,数据的范围界定是非常重要的,因为它直接影响到模型的准确性和可靠性。在对数据范围进行界定时,可以从以下几个方面考虑:
综上所述,对于银行行业来说,数据范围界定是非常重要的。在对数据范围进行界定时,需要考虑数据来源、数据类型、数据量和数据质量等因素,以便更好地理解数据的特点和用途。只有对数据范围进行了准确的界定,才能更好地构建大语言模型。