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垂類大模型是什么意思？和通用大模型的區(qū)別是什么？

選型指南

2025-04-17 16:54:49

作者：JIfan

閱讀量：6

文章目錄

文章摘要：垂類大模型是什么意思？和通用大模型的區(qū)別是什么？垂類大模型就是聚焦于特定行業(yè)或領域，針對細分場景需求進行深度優(yōu)化和訓練的人工智能模型，和通用大模型的區(qū)別在于知識覆蓋范圍、任務處理能力、數(shù)據(jù)需求與訓練方式、應用場景，下面具體來看看吧！

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垂類大模型是什么意思？和通用大模型的區(qū)別是什么？垂類大模型就是聚焦于特定行業(yè)或領域，針對細分場景需求進行深度優(yōu)化和訓練的人工智能模型，和通用大模型的區(qū)別在于知識覆蓋范圍、任務處理能力、數(shù)據(jù)需求與訓練方式、應用場景，下面具體來看看吧！

垂類大模型是什么意思？和通用大模型的區(qū)別是什么？

一、垂類大模型是什么意思？

垂類大模型，即垂直領域大模型，是聚焦于特定行業(yè)或領域，針對細分場景需求進行深度優(yōu)化和訓練的人工智能模型。與追求廣泛知識覆蓋的通用大模型不同，垂類大模型如同一位“行業(yè)專家”，專注于某一領域的知識積累與應用，通過對大量垂直領域數(shù)據(jù)的學習，掌握該領域的專業(yè)術語、業(yè)務邏輯、行業(yè)規(guī)則等內(nèi)容，從而在特定場景下提供更精準、專業(yè)、高效的服務。

以金融領域的垂類大模型為例，它會大量學習金融市場動態(tài)、各類金融產(chǎn)品知識、信貸風控規(guī)則、監(jiān)管政策等數(shù)據(jù)，能夠精準地為用戶分析股票走勢、評估信貸風險、解讀復雜的金融政策文件；在醫(yī)療領域，垂類大模型可以深入學習醫(yī)學文獻、病歷數(shù)據(jù)、疾病診斷標準等，輔助醫(yī)生進行疾病診斷、制定個性化治療方案、提供精準的用藥建議；教育領域的垂類大模型則可以基于學科知識體系、學生學習數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能輔導、個性化學習規(guī)劃制定。

垂類大模型的核心價值在于其“?！焙汀熬?。通過對特定領域數(shù)據(jù)的深度挖掘與學習，它能夠更好地理解和處理該領域內(nèi)的復雜問題，滿足行業(yè)內(nèi)專業(yè)化、精細化的需求，為企業(yè)和用戶創(chuàng)造獨特的價值，成為推動垂直領域智能化發(fā)展的重要力量。

二、垂類大模型和通用大模型的區(qū)別是什么？

（一）知識覆蓋范圍

通用大模型旨在廣泛覆蓋各個領域的知識，試圖成為“萬事通”。它的訓練數(shù)據(jù)來源極為廣泛，涵蓋自然科學、社會科學、文化藝術、生活常識等海量信息，具備強大的知識廣度，能夠?qū)Ω鞣N類型的問題做出一般性的回答和解釋。例如，當用戶詢問“太陽為什么會發(fā)光”“唐朝的文學特點有哪些”等不同領域的問題時，通用大模型都能基于其龐大的知識儲備給出答案。

而垂類大模型則專注于特定領域，知識覆蓋范圍相對狹窄，但深度極高。它圍繞特定行業(yè)或領域的專業(yè)知識進行集中訓練，對該領域內(nèi)的細節(jié)和專業(yè)內(nèi)容有著深入的理解和掌握。比如法律垂類大模型，對各類法律法規(guī)、司法案例、法律程序等內(nèi)容了如指掌，能夠為用戶提供專業(yè)的法律咨詢服務，但對于其他領域的問題，其回答能力則相對有限。

（二）任務處理能力

通用大模型擅長處理各類常見的基礎任務，如文本生成、問答、翻譯等，在一般性的內(nèi)容創(chuàng)作和知識普及方面表現(xiàn)出色。例如，幫助用戶撰寫新聞稿件、進行語言翻譯、解釋基礎概念等。然而，由于其缺乏對特定領域深度業(yè)務邏輯的理解，在處理復雜的專業(yè)任務時，往往難以滿足高精度的要求。

垂類大模型則針對特定領域的專業(yè)任務進行優(yōu)化，能夠處理該領域內(nèi)復雜、專業(yè)的任務。在制造業(yè)，垂類大模型可以根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)優(yōu)化生產(chǎn)流程、預測設備故障；在電商領域，它能夠基于用戶購買行為和商品數(shù)據(jù)，實現(xiàn)精準的商品推薦和智能客服服務，解決用戶在購物過程中遇到的各類專業(yè)問題，在專業(yè)任務處理上展現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。

（三）數(shù)據(jù)需求與訓練方式

通用大模型訓練需要海量的多領域數(shù)據(jù)，以構(gòu)建廣泛的知識體系。這些數(shù)據(jù)來源多樣，包括網(wǎng)頁文本、書籍、論文等，數(shù)據(jù)清洗和預處理工作復雜。訓練過程通常采用大規(guī)模的計算資源和復雜的算法，以確保模型能夠?qū)W習到豐富的語義信息和語言規(guī)律。

垂類大模型雖然也需要大量數(shù)據(jù)，但更注重數(shù)據(jù)的專業(yè)性和相關性，主要依賴特定領域的專業(yè)數(shù)據(jù)進行訓練。這些數(shù)據(jù)可能包括行業(yè)報告、專業(yè)文獻、企業(yè)內(nèi)部業(yè)務數(shù)據(jù)等。在訓練方式上，垂類大模型通常是在通用大模型的基礎上，通過領域數(shù)據(jù)進行微調(diào)、精調(diào)，或者采用遷移學習等方法，使模型快速適應特定領域的需求，訓練周期相對較短，也更具針對性。

（四）應用場景

通用大模型應用場景廣泛，適用于各類對知識通用性要求較高的場景，如智能助手、內(nèi)容創(chuàng)作平臺、基礎教育等。它可以為普通用戶提供日常的知識查詢、創(chuàng)意啟發(fā)等服務，滿足大眾對信息和知識的一般性需求。

垂類大模型則緊密貼合特定行業(yè)的業(yè)務需求，主要應用于金融、醫(yī)療、教育、制造、法律等垂直領域。在金融行業(yè)用于風險評估、投資決策；在醫(yī)療行業(yè)輔助診斷、醫(yī)學研究；在教育行業(yè)實現(xiàn)個性化教學等，助力企業(yè)提升業(yè)務效率、優(yōu)化服務質(zhì)量、解決專業(yè)難題，推動行業(yè)的智能化升級。

三、垂類大模型應用服務商：中關村科金得助智能

中關村科金得助智能在垂類大模型應用服務領域深耕多年，憑借深厚的技術積累和創(chuàng)新能力，構(gòu)建起了以得助大模型平臺為核心，涵蓋算力、數(shù)據(jù)、模型、智能體四大能力工廠的大模型技術行業(yè)矩陣，形成了業(yè)界領先的“平臺+應用+服務”全棧大模型能力，為眾多央國企高效部署和應用垂類大模型提供了堅實保障，有力地推動了企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級。

得助大模型平臺中的模型訓練平臺，作為功能強大的企業(yè)級AI解決方案，致力于簡化大模型的訓、推、評全流程。在訓練環(huán)節(jié)，它提供一體化服務，覆蓋大模型的微調(diào)與優(yōu)化。通過先進的算法和技術，對特定領域的數(shù)據(jù)進行深度處理，使模型能夠快速學習并適應垂直領域的業(yè)務需求，有效提高模型在專業(yè)場景下的性能表現(xiàn)。在推理部署階段，平臺采用多種量化加速策略，顯著降低模型的時延，讓模型能夠快速響應用戶請求，提升服務效率；同時支持GPU共享調(diào)度，極大提高了硬件資源的利用率，降低企業(yè)的算力成本。在評測方面，平臺建立了完善的評估體系，對模型的各項指標進行全面、精準的分析，幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)模型存在的問題，以便進行針對性優(yōu)化。

四、中關村科金得助智能合作案例：打造財務垂類大模型

中電建財務公司作為中國電建集團資金管理和金融服務的核心平臺，具有敏銳的市場洞察力和前瞻性的戰(zhàn)略眼光，率先布局垂類大模型技術與財務業(yè)務的深度融合，彰顯了央企在推動行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展中的擔當。中關村科金得助智能充分發(fā)揮國產(chǎn)大模型技術優(yōu)勢，以其為核心底座，為中電建財務公司量身定制全鏈路解決方案。從算力支撐層面，提供穩(wěn)定、高效的計算資源，確保模型訓練和運行的流暢性；在模型部署環(huán)節(jié)，結(jié)合財務業(yè)務特點，精準部署適配的垂類大模型；在場景開發(fā)和智能應用方面，深入挖掘財務業(yè)務場景需求，開發(fā)出一系列智能應用，如智能財務分析、風險預警、資金管理優(yōu)化等功能，為中電建財務公司建設“一型一化一流”財務公司注入強大的AI動力，提升其在金融服務領域的競爭力和創(chuàng)新能力。