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大模型在垂直领域应用的现状与挑战
目录
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1大模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2垂直领域应用背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
大模型在垂直领域应用的现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
2.1应用领域概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1.1金融领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1.2医疗健康领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1.3教育领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1.4制造业领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1.5能源领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.2.1智能金融风控．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2.2个性化医疗诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2.3智能教育辅助．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.2.4智能制造优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.2.5智能能源管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
大模型在垂直领域应用的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.1数据质量与隐私．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.1.1数据质量对模型性能的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.1.2数据隐私保护与合规性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.2模型可解释性与可靠性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.2.1模型可解释性需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.2.2模型可靠性评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.3模型泛化能力与适应性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.3.1模型泛化能力的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.3.2模型适应性挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.4技术与资源限制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
3.4.1计算资源需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.4.2技术研发投入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
解决方案与对策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.1数据治理与隐私保护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.1.1数据清洗与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.1.2隐私保护技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.2模型可解释性与可靠性提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.2.1可解释性增强方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
4.2.2模型可靠性评估体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.3模型泛化能力优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.3.1数据增强与
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