時至今日，AI語言大模型已經成為未來發展的關鍵。國內外科技企業紛紛開始自主研發專屬大模型。
大語言模型是什么？它是一種自主學習的算法，具有總結、翻譯、生成文本等各個功能，可以在擺脫人為控制的情況下，自主創作文案內容。相較于傳統的算法模型，大語言模型更傾向于利用學習掌握一個系統化的知識，并將其應用在各個工作任務中，最大程度的發揮其效益。
如何將大語言模型應用到各行各業中？答案便是構建領域大模型。領域大模型是指大語言模型在企業的應用中，可以輔助進行領域數據標注和模型微調。目前市場上普遍存在的運行模式是由大企業出基礎的大模型框架，各個垂直領域的公司可以自由選擇符合自身需求的模型并進行調整。我們可以在此基礎上總結出企業訓練專屬大模型的步驟。
企業要根據自身的經營業務建立系統化的指標體系，比如準確率、可解釋性、穩定性、成本性等等，將指標進行量化統計后，分析比對各個模型的特點。
以BenTsao (本草）項目為例，該項目創立之初，開發者需要制作權威的醫學知識圖譜，并且搜集相關醫學文獻。并利用ChatGPT API構建微調數據集。進行指令微調，達到醫學知識問答效果。當然，企業進行模型選擇的時候，還要考慮到模型本身的基礎能力和編程能力等實力，需要模型自身的基礎能力夠強，而非是精準調制過后的。因為企業進行開發的時候，往往也是基于模型基礎能力上進行開發。目前比較好的模型推薦有Code LLaMA（34B）、Starcoder（15B）。
這是關系到最終運行的關鍵環節，數據的清洗將影響到模型呈現的效果。數據清洗按照先后順序來，主要有以下步驟：
數據標注是在模型設計前期，直接決定數據收集方向和訓練方向的關鍵。數據標注可以被分成9個步驟：確定任務和標注需求——收集原始數據信息——對數據進行清洗和預處理——設計相應的方案——進行數據標注——控制好質量和準確性——對數據進行擴充、增強——建立相應的訓練方案，對結果進行驗證和測試——保持持續監督、更新的工作方式。
其中，我們進行原始的數據收集時，可以收集學術研究機構或者企業提供的公開信息，以便于模型訓練評估的實地應用。過程中要注重數據的合法合規，在一些情況下也可以進行實體標注、情感標注和語法標注。
訓練是大模型進行深度學習，以培養出可以理解并生成自然語言文本模型的過程。期間，企業需要處理搜集大規模的文本數據，并學習其內在的規律、語義，以及行文上下的內在關系等。目前國內市場主要的訓練路線是Google主導的TPU + XLA + TensorFlow 和NVIDIA、Meta、微軟等大廠控制的 GPU + PyTorch + Megatron-LM + DeepSpeed。
微調則是控制模型根據特定任務的標注數據進行訓練，這一階段的主要目的是在模型礦價不變的情況下，進行修改輸出層，并調整合適的參數，以便于模型能夠適應特定的任務。
最后的評估與迭代、部署和監控，便聚焦模型研發后的售后升級與實時監控。這兩個環節中，開發者需要按照領域內的標準對模型的性能進行評估，可以聘請專業人士給出評估建議，開發者再根據評估進行改進與迭代更新。
模型正常運行之后，開發者還要對模型的日常運行進行監控和部署。
整個訓練過程中，API發揮著巨大的效用。它可以幫助開發者高效率、低成本地處理數據。
還可以在動態更新模型數據的同時，保障私有數據安全地接入大模型。以下推薦幾款好用的API：