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ChatGPT之后,值得关注的垂直领域大模型
170 2024-04-04
领域专业性:垂直领域大模型经过专门的训练,能够更好地理解和处理特定领域的知识、术语和上下文。 高质量输出:由于在特定领域中进行了优化,垂直领域大模型在该领域的输出质量通常比通用大模型更高。 特定任务效果更好:对于特定领域的任务,垂直领域大模型通常比通用大模型表现更好。
数据需求和训练成本:垂直领域大模型需要大量的特定领域数据进行训练,这可能会面临数据收集和标注的挑战。 适应性限制:垂直领域大模型在特定领域中的适应性较强,但在其他领域的表现可能相对较弱。 更新和维护成本:由于特定领域的知识和要求经常变化,垂直领域大模型需要定期更新和维护,以保持与最新发展的同步。
MathGPT 教育大模型
BloombergGPT 金融大模型
BenTsao 中文医学模型
https://github.com/SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese
LaWGPT 中文法律知识模型
https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT/
原文链接:
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMjE3MDIwMA==&mid=2247487845&idx=1&sn=1ddd8b7298315cf822dc995d64783d5f&chksm=96e39b52a1941244f810be6dadff191934615eab3d685b06d1a7ffe66807575c97ed2a740ccd#rd
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