模型选型
根据任务难度、隐私、时延、上下文和成本选择模型或组合。
模型适配与微调
从模型选型、提示工程和样例学习起步，仅在任务稳定、样本充足且收益明确时进入参数微调，避免为了技术而技术。
解决的核心问题按任务、成本与数据条件选择合适的模型路径
CORE CAPABILITIES
核心能力
数据准备
清洗、去重、脱敏、标注和版本管理，建立合法可用的数据集。
适配策略
组合提示工程、少样本示例、RAG、LoRA或其他微调策略。
评估验证
以准确性、稳定性、响应时间、成本和业务质量做对照实验。
版本运营
记录模型、数据和配置版本，支持回滚、监控和迭代。
ENGINEERING FLOW
工程实施路径
从业务标准和真实样本出发，每一步都保留输入、输出和验收依据。
- 01定义任务与基线
- 02选择候选模型
- 03准备训练和测试数据
- 04先验证轻量适配
- 05必要时开展微调
- 06评估、部署与版本管理
WHEN TO USE
适合什么情况
- 通用模型在稳定专业任务上表现不足
- 企业拥有合法、足量且高质量样本
- 需要固定输出格式、术语或分类能力
- 微调收益能够被测试集和业务指标验证
ACCEPTANCE
如何验收
- 对照基线显示明确改善
- 训练集与测试集严格分离
- 模型版本和数据来源可追溯
- 成本、时延和效果满足上线条件
能力边界
微调不会自动解决错误数据、流程不清或知识过期问题；必须与知识治理、评测和运行监测配合。
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