在工程投资、国际贸易等领域的海量信息中,**精准抽取项目核心要素**(如项目名称、投资金额、执行机构等)是企业决策的关键支撑。传统方法依赖监督学习,而大模型的出现正颠覆这一领域。本文通过我公司承揽的真实业务场景、数据标注成本、技术实现路径及案例对比,深度解析两种技术路线的差异与选择策略。
通过预训练和微调构建国资国企知识领域大模型,我公司AI团队,从2024年到2025上半年,进行了两轮的垂直领域训练,评测指标已实现对基座模型的超越,能够满足用户需求
由于大模型的输出结果具有不确定性, 为在实际生产或工作环境中基于大模型的应用系统消减这种不确定性, 达到实际可用,需要采取一定的模式,这里根据实际的项目经验总结了两个模式:执行者-评判者模式、协调者-工作者模式