垂直领域大语言模型研发路线图思维导图
数据准备，模型调整，模型评估等内容讲解
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思维导图大纲
垂直领域大语言模型 研发路线图思维导图模板大纲
1 前期准备
确定研发目标
明确应用场景/范围和典型业务需求
识别关键性能指标
组建研发团队
组建包括产品经理、业务专家、AI专家、数据专家、IT专家等的研发团队
明确团队成员职责分工
技术选型
国内外技术发展现状分析
基础的通用领域预训练大语言模型选型评估
AI研发平台、工具、技术方案（FT、RL等）选型
2 数据准备
数据收集
收集行业/领域业务数据
对数据进行清洗、标注等预处理
数据集划分
分领域/专业构建训练数据集
分领域/专业构建验证数据集
分领域/专业构建测试数据集
基于知识图谱等技术，构建分领域/专业知识库
3 模型调整
模型微调
基于基础模型进行微调，适应业务需求
通过超参数调整等方式，优化模型结构
RAG/知识库集成
领域/专业知识库集成到模型
引入基于RAG的增强检索和文本生成能力
强化学习
设计强化学习任务，构建奖励模型RM
基于RM算法，对齐人类偏好
4 模型评估与验证
评估指标制定
制定模型评估基准与指标
模型评估
基于评估测试数据集，评估模型性能
基于评估基准和指标，计算和分析评估结果
性能优化
根据评估结果调整模型，直至满足业务需求
5 模型部署与应用
模型部署
选择合适的部署方式
基于应用需求场景，集成模型能力到应用环境
监控与优化
监控模型性能
根据监控情况进行模型优化
6 工信部备案
备案材料准备
准备相关备案文件与材料
备案流程执行
按照规定流程进行备案申请
跟踪备案进度
7 维护与支持 （长期演进）
模型更新
基于外部环境和应用场景的发展，开展模型的长期持续更新与优化
技术支持
提供技术支持与咨询
处理用户问题与建议反馈
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