成熟大模型的直接应用与扩展

许多企业在引入大模型时，最便捷的方式就是直接调用成熟平台上的模型，例如百度智能云千帆平台提供的多类型模型。这些模型可通过灵活组合来适配不同业务场景，大幅提升效率。然而在实际应用中，企业往往还需要对模型进行一定程度的开发，包括精调、优化，甚至预训练，以便让模型在垂直领域表现更精准、更专业。千帆平台的 ModelBuilder 工具链应运而生，提供了数据管理、训练、评估、部署等全流程支持，并率先上线了DPO、KTO等先进方法，降低了企业使用和精调的门槛。

精调案例一：作文点评

在教育场景中，大模型经过微调后，可以承担作文批改的工作，既能帮助老师快速评分，也能给学生提供改进意见。精调前，模型容易出现打分不准、意见空泛、输出不规范等问题。通过准备高质量作文语料、设置科学提示词，并结合自我指导方式扩充数据集，最终训练出的模型在评分质量、严格性和稳定性上接近人工。更重要的是，采用ERNIE Speed等轻量级模型进行精调，显著降低了调用成本和推理时延，兼顾了效果与经济性。

精调案例二：角色扮演

在游戏与互动娱乐领域，大模型角色扮演的体验常常因为输出“AI化”、人设不鲜明或串戏而受用户质疑。通过收集多轮对话数据、确保不同人设分布均衡，并结合数据增强方式扩充语料，再对模型进行精调，就能显著改善交互质量。调优后的模型输出更贴合角色设定，表现更自然，带来沉浸式体验。同时，精调也降低了调用成本，使其在用户体验和商业可行性之间取得平衡。

精调案例三：病历撰写

在医疗场景中，医生书写病历耗时耗力。全诊医学通过20万份精标病历数据对模型进行精调，使生成的病历更专业、更规范，准确度提升45%，医生接诊效率提高20%以上。这样的成果展示了行业数据积累的重要性。

模型蒸馏的价值与原理

随着大模型参数量突破万亿级，企业在应用中面临算力成本高企和部署难度增加的双重挑战。DeepSeek的出现让业界重新思考，从“堆参数”转向“提纯能力”，模型蒸馏因此成为焦点。蒸馏的核心是“师徒模式”：大模型（教师）输出推理过程和高质量答案，小模型（学生）通过学习这些优质语料实现能力移植。这样，小模型在特定场景的表现可接近超大模型，同时大幅降低算力和调用成本。需要注意的是，蒸馏并非简单复制，若超参数调优不当，可能造成“知识迁移失真”，影响效果。

千帆平台的实践与优势

百度智能云千帆ModelBuilder将传统的“萃取数据—处理数据—精调模型”三步简化为“一键蒸馏”，显著降低门槛。以复刻DeepSeek-R1数学能力为例，平台提供近百个高质量预置数据集，涵盖文本、对话、数学等场景，保证学生模型在继承推理能力的同时保留通识知识。用户只需导入数据、选择合适学生模型（如ERNIE-Speed-Pro-128K）、配置默认参数，再通过评估数据集和裁判模型自动验证，就能在约3小时完成蒸馏。结果显示，蒸馏后的ERNIE-Speed-Pro-128K不仅在逻辑推理上接近DeepSeek-R1，输入成本仅为1/13，输出成本更降至1/27。由此可见，模型蒸馏兼顾了高性能与低成本，正在重塑人工智能应用的开发模式。