2.1.6 垂直领域迁移低算力技术选型

只有少数大型企业可能拥有从头预训练大模型的算力与数据等资源，而拥有这些资源的大企业又倾向于在通用大模型的领域进行竞争与布局。因此，垂直领域的大模型迁移通常对应的是低算力技术选型。利用已有的开源预训练模型，通过参数高效微调，在保持预训练知识的同时，使模型适应特定的应用场景，是最具成本效益比的垂直领域迁移技术方案。该方案需要解决以下主要问题：

1）基座模型的选择。选择合适的预训练大模型是实现垂直领域迁移的前提。基座模型的选择依赖于多种因素，如模型的规模、预训练阶段使用的数据集质量和多样性，以及商业使用的许可等。

2）低成本领域数据获取与标注。高质量的领域数据是微调LLM的关键。在限定成本的前提下，获取和标注这些数据可能需要利用自举以及半自动化的标注工具等方法来实现。

3）训练数据处理。对训练数据需要进行有效的加载、清洗、混洗、变换，并进行高效的组织和管理。

4）低算力微调。在有限的资源环境中有效地微调模型，包括选择合适的优化算法、批量大小等。

完成模型训练后，需要能够在资源有限的设备上部署模型，并通过模型压缩、编译以及并行推理等技术进一步降低推理成本。

其中，低算力微调、推理优化是解决垂直领域低算力迁移的核心问题，涉及微调算法选择、并行训练、推理与优化策略等，需要综合考虑模型压缩、硬件适配、运行时优化等多个方面。