大模型的研究和行业落地思考

本文从大模型的概念与特点出发,将其与一般模型进行了参数数量、计算需求、泛化能力等方面的差异比较,并阐述了大模型与大数据之间的关系,针对训练数据集的安全问题,列举了数据脱敏、数据权限控制、数据加密、数据本地化、访问控制和身份验证等方法,用以降低数据泄露风险。针对大模型微调训练,介绍了模型微调法和知识库挂载法两种常用方法,以提升模型在特定任务上的性能。最后,基于大模型的能力,针对工业制造、交通运输等行业发展做出落地场景构想。