战略、见解与行业特定大型语言模型的演进
随着人工智能（AI）领域的不断发展，我们正在见证一个趋势：行业特定的大型语言模型（LLMs）的兴起。这些行业特定的LLMs不仅适应了给定领域的专业术语和背景，还提供了定制的AI解决方案，以应对该行业内的独特挑战。例如，在医疗保健领域，专门的LLM可以加速药物研究和发现，而在金融领域，相应的模型可以迅速解读复杂的投资策略。
在这种背景下，所谓的“行业大模型”本质上可以理解为“在特定行业中应用的通用大模型的扩展”。这里有两个核心概念需要强调：第一个是“通用大模型”，第二个是“行业特定数据”。
通用大模型的真正价值不仅在于其巨大的参数数量，更重要的是它们在多个领域中的广泛适用性。这种跨领域的通用性不仅增强了模型的适应性，还在模型向更“通用”的演进过程中产生了独特的能力。因此，仅通过行业特定数据训练模型是一种狭隘的方法，从根本上违背了通用大模型的核心理念，即“普适性”。
至于行业特定数据，主要有两种应用方式。第一种方式是直接使用该数据对通用大模型进行微调或持续训练。第二种方法利用通用大模型的“上下文学习”能力，利用提示或外部数据库来解决特定行业问题。这两种方法各有优势和局限性，但它们共同的目标是更准确地利用通用大模型的能力来解决行业特定的挑战。