大模型应用探索思维导图
主流大模型，擅长领域，能力验证等内容讲解
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思维导图大纲
大模型应用探索思维导图模板大纲
主流大模型及其擅长领域
主流大模型
-阿里巴巴的达摩院大模型
-擅长领域：自然语言处理、语音识别、图像识别等。
-百度的大模型
-擅长领域：自然语言生成、问答系统、知识图谱等。
-其他大模型（如OpenAI的GPT系列等）
-擅长领域：自然语言处理、文本生成、智能问答等。
选择大模型进行Prompt验证
选择的大模型
-阿里巴巴的达摩院大模型
-选择原因
-该模型在自然语言处理领域表现优秀，符合需求场景。
-模型的开放性和可定制性强，便于进行Prompt验证。
大模型能力验证
验证大模型选择及帮助领域
大模型A（如阿里巴巴的达摩院大模型）
-擅长方面：自然语言处理、文本分类等。
-为工具提供的帮助：提高文本处理的效率和准确性。
大模型B（如百度的大模型）
-擅长方面：自然语言生成、问答系统等。
-为工具提供的帮助：提升问答系统的智能性和用户体验。
大模型的局限性与传统技术方案的结合
大模型A局限性
-对于某些复杂的语言现象处理能力不足。
-需要大量的计算资源，成本高。
大模型B局限性
-对于长文本处理效果可能不佳。
-在某些特定任务上表现不够优秀。
传统技术方案解决需求举例
-针对大模型A，结合传统的自然语言处理技术，提高复杂语言现象的处理能力。
-针对大模型B，结合传统的文本处理技术，优化长文本处理效果。
-提供相关的prompt和回答结果截图，以说明问题和大模型的局限性。
技术难点与排期风险
技术难点
-数据集的质量和规模对大模型的效果影响巨大，需要花费大量时间筛选和准备数据。
-大模型的训练需要大量的计算资源，对硬件和算法优化有较高要求。
-大模型的部署和集成也是一个技术挑战，需要解决模型与现有系统的兼容性问题。
排期风险
-大模型的研发周期可能较长，影响项目的进度。
-技术实现的不确定性可能导致排期的波动。
-需要充分考虑技术预研的时间，避免因为技术难题导致项目延期。
大模型生成摘要信息
生成公告的摘要信息可行性
-大模型具备强大的文本生成能力，可以生成公告的摘要信息。
-通过设计合适的prompt，引导大模型生成符合要求的摘要。
大模型生成摘要的成本与质量保证
成本控制
-选择性使用大模型，避免不必要的资源浪费。
-优化模型的训练和使用过程，提高效率和降低成本。
摘要质量保障
-通过对比多个大模型的生成结果，选择最佳摘要。
-结合人类审核和修正，提高摘要的质量。
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