ChatGPT之后，值得关注的垂直领域大模型

垂直领域大模型简介

垂直领域大模型专注于特定行业或领域，具有更高的专业性和实用性。这些模型相较于通用语言模型，更能理解特定领域的知识、术语和上下文，并在特定任务中提供高质量的输出。

优势与劣势

• 优势：领域专业性强，输出质量高，特定任务效果好。
• 劣势：对特定领域数据需求量大，适应性有限，且更新和维护成本高。

知名垂直领域大模型

MathGPT 教育大模型

学而思正在研发MathGPT，专注于数学领域的问题解答，预计将覆盖全年龄段数学问题，今年内推出产品级应用。

BloombergGPT 金融大模型

Bloomberg构建了最大的金融数据集FINPILE，并开发了BloombergGPT模型。该模型基于Transformer架构，参数量在GPT-2和GPT-3之间，表现在金融任务上超过通用模型。

BenTsao 中文医学模型

华驼（HuaTuo）是一个基于中文医学知识的LLaMA-7B微调模型。其利用医学知识图谱和GPT3.5 API提高了医疗问答效果，目前开放了针对“肝癌”疾病训练的模型参数。

LaWGPT 中文法律知识模型

LaWGPT是基于中文法律知识的开源大语言模型，扩充了法律专有词表并进行预训练，增强了法律领域的语义理解能力。

总结与展望

随着AI的发展，垂直领域大模型的竞争日趋激烈，其渗透到各行各业只是时间问题，我们将见证机器的崛起。