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V2EX 第 169327 号会员,加入于 2016-04-20 11:06:07 +08:00
perfectar 最近回复了
我的理解哈,不一定对。
1. 如果是想快速对某个垂直领域(半导体-新能源等)的数据做理解、分析、总结,可以基于 ChatGPT+RAG 知识库的方式去做,可以参考 langchain 和 LlamaIndex 等框架。优点是:成本比较低,技术路线较成熟,见效快;缺点是:对生成内容的格式、风格等依赖于模型本身的能力,可能无法满足你的特定需求;
2. 如果你的垂直领域数据量足够,且能够转成指令数据集(可人工标注,或者 Self-Instruct ),也可以试试进行指令微调 SFT ,利用 LoRA 或者 QLoRA 等方式,对显存要求不太高。这种方式的优点是可以直接将知识灌入模型本身,直接对齐垂直领域使用需求,缺点是数据若更新较频繁模型的微调成本也会较高。
供参考。
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没啥问题,很稳!放心上车,就保证土区账户余额充足就行。
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多少米?
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