引言：从通用到专用——大模型在企业场景中的价值跃迁 随着人工智能技术的迅猛发展，以GPT、Llama、Bloom等为代表的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为推动自然语言处理（NLP）领域进步的核心驱动力。这些模型凭借其庞大的参数规模和强大

风华绝代1 2025-10-07T17:17:40+08:00

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引言 随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的广泛应用，如何高效地将这些通用模型适配到特定任务或领域成为研究和工业界的核心挑战。传统的全量微调（Full Fine tuning）虽然能取得优异的性能，但其高昂的计算成本和存储开销严重制约了实

紫色茉莉 2025-11-09T11:46:02+08:00

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引言：大模型时代的个性化需求 随着人工智能技术的飞速发展，以 ChatGPT、BERT 等为代表的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了前所未有的突破。这些模型凭借其海量参数和强大的泛化能力，在文本生成、问答系统、

网络安全侦探 2025-11-28T22:42:14+08:00

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引言 随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为企业数字化转型的重要技术支撑。然而，从实验室原型到生产环境的工程化落地，面临着诸多挑战。本文将系统阐述大语言模型在企业环境中的工程化实践，涵盖模型微调策略、训练优化技巧、推

紫色星空下的梦 2025-12-16T05:10:00+08:00

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引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为自然语言处理领域的核心技术。这些模型通常包含数十亿甚至数千亿参数，在各种下游任务中表现出色。然而，如何在不破坏模型原有知识的前提下，针对特定任务或领域进行有效微

时光旅者2 2025-12-19T06:16:00+08:00

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