企业应用大语言模型的4种方案比较

自然语言处理技术在各个领域都取得了广泛的应用，而大语言模型（Large Language Model，LLM）则是其中的一个重要分支。LLM是指利用深度学习技术，通过对大规模文本数据进行训练，构建一个可以生成高质量文本的模型。相比于传统的自然语言处理技术，LLM具有以下优点：

可以更加精准地理解和生成自然语言；

可以通过大规模数据学习语言的规律和特点；

可以用于各种文本生成任务，如文本摘要、对话系统、机器翻译等。

大语言模型的通用性非常强，可以处理各种自然语言文本，并且通过大规模数据学习语言的规律和特点，从而生成高质量的文本。然而，企业在应用时需要结合具体的行业、领域和企业知识等因素来考虑。

例如，可以开发一个针对企业特定产品的智能客服系统，利用大语言模型进行自动回复和解决问题。对于金融行业，可以利用大语言模型开发智能产品，如智能投顾或者智能风控系统。这些应用需要对大语言模型进行优化，以满足特定领域的需求。

此外，企业还需要考虑开发成本、训练成本、部署成本、维护成本、信息安全等多方面的问题。因此，企业需要综合考虑各种因素，选择合适的技术方案，以达到最优的效果。

目前常用的技术方案有四种：自研大语言模型、基于某个大语言模型进行Fine-tuning调参、利用Prompt Engineering进行领域知识优化、以及在输入输出两端对大语言模型内容进行二次加工。下面将详细介绍这四种技术方案及各自的优缺点。

01

自研大语言模型

自研大语言模型是指企业自主研发大规模语言模型，以满足特定领域的需求。相比于其他技术方案，自研大语言模型的优点在于：

可以精准满足特定领域的需求，提高模型的适配性和准确性；

可以充分掌握模型的知识产权，保护企业的核心技术；

可以通过模型自动化生成相关文本，提高效率。

但是，自研大语言模型也存在以下缺点：

开发成本高，需要投入大量资金和人力；

训练成本高，需要耗费大量计算资源和时间；

部署成本高，需要一定的技术支持和硬件设备支持；

维护成本高，需要专业的技术人员进行长期维护和更新。

该方案，需要算力、算法、数据三大前提条件。因此，如果缺少财力、人才、优质数据，建议不要轻易尝试。

02

基于某个大语言模型进行Fine-tuning调参

基于某个大语言模型进行Fine-tuning调参是指利用已有的大语言模型，通过微调模型参数，使其适配特定领域的需求。相比于自研大语言模型，Fine-tuning调参的优点在于：

成本相对较低，只需要利用已有模型进行微调即可；

训练速度快，可以利用已有模型参数进行优化；

部署成本较低，只需要对已有模型进行微调和部署。

但是，Fine-tuning调参也存在以下缺点：

可能存在领域特异性不强的问题，需要进一步优化；

依赖于原始大语言模型的质量，可能存在准确性问题。

这个方案经过调参以后，会改变原始模型的参数，从而导致虽然针对训练的数据集有更好的表现，但是泛化应用的能力会受到负面影响。

03

利用Prompt Engineering进行领域知识优化

利用Prompt Engineering进行领域知识优化是指利用专业的提示工程技术，通过输入领域相关的Prompt，优化大语言模型的生成效果。相比于其他技术方案，Prompt Engineering的优点在于：

可以通过简单的提示输入，优化大语言模型的生成效果；

可以提高模型的适配性和准确性，降低出错率；

可以在不改变原始模型的情况下，快速实现领域知识优化。

但是，Prompt Engineering也存在以下缺点：

需要一定的领域专业知识，对于非专业人士较为困难；

生成效果可能存在不稳定性，需要不断优化。

该方案不改变模型参数，但是也无法保证每一次都准确输出。或者说，这不是一项技术方案，而是应用方案。

04

在输入输出两端对大语言模型内容进行二次加工

在输入输出两端对某个大语言模型进行二次内容加工是指在已有大语言模型的基础上，通过对输入和输出进行二次加工，实现更好的适配性和准确性。相比于其他技术方案，二次内容加工的优点在于：

可以快速实现领域知识优化，提高模型的适配性和准确性；

可以在不改变原始模型的情况下，通过对输入和输出进行加工，实现更好的效果；

可以降低模型的出错率，提高可靠性。

但是，二次内容加工也存在以下缺点：

需要一定的大模型方的技术支持；

开发复杂度较高。

该方案需要把大模型技术与现有的搜索系统、推荐系统等整合开发，集成难度比较高，视详细的技术方案，可能需要word embedding、知识图谱等技术，对开发能力要求比较高。

05

结论

用表格的形式把上述4种方案做个直观的比对如下：