大模型落地时,通常需要采用一系列策略来确保其在实际应用中的有效性和效率。以下是一些常用的策略: 使用自然语言对话生成数据分析建模:通过对基础大模型进行调优,可以支持用户通过自然语言生成取数分析DSL(Domain Specific Language),从而简化用户特定领域的数据分析问题建模和数据分析。这种方法可以显著提高数据分析的效率和...
大模型落地需采用的策略是“分阶段实施、持续验证与优化”。首先，分阶段实施是大模型落地的关键。由于大模型的复杂性和所需资源的庞大性，一次性全面实施往往难度极大，风险也高。因此，将整个过程分解为多个阶段，逐步推进，是更为稳妥的做法。例如，在初始阶段，可以选择某个具体业务领域或场...