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今晚直播：《大模型微调企业级专有大模型》

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基于大模型微调企业级专有大模型

预训练一个千亿级参数大模型，需要高昂的成本，比如：GPT-3 花费了 140万美金，耗时3个月时间，GPT-4 更是花费了 6300万美金。预训练出来的大模型由于缺乏企业级和行业垂直数据，在特定问题上会出现一定的幻觉，因此需要微调（Fine-tuning）企业专有大模型。

除此之外，微调企业级专有大模型，还需要以下几点考虑：

第一、企业级数据安全考虑，特别是流程数据、业务数据、项目文档数据等重要数据。

第二、企业级数据更新实时性考虑，由于大模型昂贵的预训练成本，导致大模型的知识库更新不够及时，通过微调解决企业数据库更新及时性问题。

第三、构建企业级专有大模型有两种主流的技术实现方式：微调（Fine-tuning）和 RAG（Retrieval Augmented Generation），这两种实现方式各有千秋。

那么这些技术到底是怎么实现的？在企业级的真实案例中如何实践？

周一晚20点直播详细剖析，直播精彩看点：

1、大模型关键特性和架构设计剖析

2、基于大模型构建企业级专有大模型技术剖析

3、基于 ChatGLM3/Qwen 电商和金融专有大模型案例实践

请同学点击下方按钮预约直播，咱们周一晚20点直播见！

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