自 OpenAI 在去年 11 月发布 ChatGPT 以来，AI 市场被彻底引爆，国内外科技企业纷纷发布自家的 AI 大模型。

国内大模型的发展也迎来前所未有之机遇，“百模”激战正酣。

到今年5月底，中国10亿参数规模以上的大模型已发布近80个。

可以说，大模型正在重塑产业。

但企业想要真正拥抱大模型，实现大模型的自建，仍然面临很多现实问题：

要怎样才能拥有企业的专属垂直领域大模型？

如何高效率、低成本地处理数据？

模型数据如何动态更新？

私有数据如何安全地接入大模型？

方法一：开源大模型

众所周知，大模型的训练成本极高，在海量算力的成本压力下，OpenAI和谷歌都选择了闭源来保证自家大模型的优势地位。

但是从计算机科学与人工智能的发展历程来看，开源始终对软件技术乃至IT技术发展有着巨大的推动作用。

大模型时代，Meta率先走上了开源的道路，LLaMA基座开源之后，也因其出色的性能，迅速吸引了大量开发者。近日，Meta 更是发布了大家期待已久的免费可商用版本 Llama 2。

而且通常情况下，在垂直专用领域，开发专属大模型应用时很少从零开始，而是选择一个经过预训练的大模型作为基础，并进行指令微调以满足特定需求。

企业拥抱专属大模型可建立在开源大模型的基础上。

打造专业垂直领域的大模型可参考的具体步骤

我们也相信，未来将会有更多新的开源模型出现，企业可以利用现有的开源模型基于结合自身业务进行延展及创新。

专属大模型不仅具备通用大模型的知识和能力，还积累了特定行业和场景的知识，可以更好地支持各种垂直行业的应用和服务，满足企业对大模型的特殊要求。企业可以结合自身的行业知识和场景需求，对大模型进行再训练和精调，打造适合自己的专属大模型，并将其整合到自己的解决方案中。

企业可以使用私有数据（具有高质量领域知识图谱）作为知识来源和训练数据，以弥补通用大模型在真实性和一致性方面的不足。

与此同时，通用大模型内部蕴含的丰富知识又可以帮助提高知识图谱的质量、广度和完整性，以便进行更深入的知识挖掘和应用。

企业向大模型提供更多的数据和内部To B软件接口来训练它，大模型就会变得更智能、更高效，能力也更强大。

如果没有提供数据，大模型将无法发挥全部功能；如果不进行持续训练，大模型的效用也将难以维持，并且效果也不会突出。

附开源模型汇总

另外补充在GitHub上爆火的多模态大模型榜单供参考：

https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models/tree/Evaluation

第二步：向量数据库

想要解决开头提到的问题，我们还需要在数据和大模型之间搭建一座桥梁。

过往，承担数据组织的是传统关系型数据库。但它更适合用来应对结构化的数据。

大模型和神经网络，更多面对的是海量的非结构化数据，比如文本、音频、视频、关系等。

它们有一种专门的处理方式：“向量化”：

想要按这种”脑回路“组织数据，需要一个专门的数据库——向量数据库。

什么是向量数据库？

向量数据库因为AI大模型最近很火。向量数据库是一种专门用于存储、 管理、查询、检索向量的数据库，主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。向量是一组数值，可以表示一个点在多维空间中的位置。

简单理解就是在AI的世界中，处理的所有数据都是向量的形式，比如“我爱吃荔枝”，在大模型处理的过程中，计算机会转化为向量的形式：

我:[0.1, 0.3, -0.2, …, -0.1]

喜欢:[-0.3, 0.5, 0.2, …, 0.4]

吃:[0.4, -0.1, 0.2, …, -0.3]

荔枝:[-0.4, 0.3, 0.2, …, 0.3]。

相对传统数据库，向量数据库不仅能够完成基本的 CRUD（添加、 读取查询、更新、删除），标量数据过滤、范围查询等操作，还能够对向量数据进行更快速的相似性搜索。

作为“大模型记忆体”、AIGC 应用开发新范式的重要组成部分，向量数据库的演进也逐渐达到了前所未有的新高度。

把复杂的非结构化数据通过向量化（embedding），处理统一成多维空间里的坐标值，通过计算向量之间的相似度或距离，快速定位最相关的近似值。

它被广泛地用于大模型训练、推理和知识库补充等场景：

支撑训练阶段海量数据的分类、去重和清洗，给大模型的训练降本增效；

通过新数据的带入，帮助大模型提升处理新问题的能力，突破预训练带来的知识时间限制，避免大模型出现幻觉；

提供一种私有数据连接大模型的方式，解决私有数据注入大模型带来的安全和隐私问题，加速大模型在产业落地；

……

简而言之，如果大模型是一个智能的处理器，那向量数据库就是配合这台处理器的”外置缓存"。

目前全球已有的向量数据库产品主要包括 Pinecone、Milvus、Weaviate、Vespa 、Tencent Cloud VectorDB、GaussDB Kernel等。其中，超过一半的向量数据库具有云化部署的能力。

第三步：企业还需考虑的

当然，企业专属大模型应用的打造并非一劳永逸，需提前做好这些工作：

企业专属大模型的实用性依赖于即时可靠的数据，通过语义关系理解、推理和生成信息。为了发挥企业专属大模型的能力，首先需要建立有效、即时、高质量的数据源，无论是私域数据还是公域数据。

企业专属大模型没有现成的框架可供直接使用，因为每家企业都有特定的知识结构和知识治理水平。在构建自身专属的大模型应用时，企业需要明确打造独特的知识结构和体系，构建领域知识图谱，加强知识表示和关联表达，以便大模型更好地理解知识并进行推理和生成。试图让大模型在杂乱无序的数据源中理解语义、洞察关联是不现实的。

因此，为了发挥企业专属大模型的能力和专业效用，我们必须先专注于做好一些事情：完善的知识结构、全面、高质量、即时可信的知识，以及可靠的知识管理体系，以便进行知识挖掘。

首先，需要识别并确定所需的知识，明确知识来源，设计知识结构，构建知识体系，并明确知识点的生成、获取、处理、提取、固化、转移和保护机制，加强组织知识资产、人员知识资产和关系知识资产。

其次，打破信息孤岛，整合企业所有数据，激活内容价值，建立统一的知识平台。

第三，促进知识流动，因为知识在业务中的流动、协作和应用是大模型无法替代的，并且最能体现知识价值，需要保证知识流的畅通，并满足多元化的知识应用需求。

第四，提高知识治理水平，不断将足够数量且高质量的数据源纳入统一的知识基础，并通过机制提升知识质量，加强知识表示和关联表达。

第五，培养员工的人工智能应用能力，增强员工对知识的感知、判断、整合和执行能力，能够根据问题和任务发现知识，并将任务规则生成的内容评审后的可信知识反馈到企业的知识体系中。最后，发展和深化Know-How能力，重要的是见解和洞察力，将企业从应用知识驱动转变为创造知识驱动，从知识资本驱动转向创新资本驱动。

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