领域适配训练

服务概述

通用基座模型在垂直行业往往存在知识盲区——医学术语、法律条文、金融产品等专业领域知识无法被充分理解。领域适配训练通过在海量行业语料上继续预训练（Continue Pre-Training），让大模型真正"懂行"。

核心能力

行业语料继续预训练

在基座模型基础上，使用行业专有语料进行二次预训练，使模型深度理解领域术语、知识体系和业务逻辑。

• 支持 GB 至 TB 级别的领域语料训练
• 增量训练策略，避免灾难性遗忘
• 知识注入效率评估，量化领域知识增益

多行业适配经验

已积累医疗、法律、金融、教育、制造等多个行业的大模型适配经验，沉淀了各行业的语料处理 pipeline 和训练配方。

• 医疗：疾病术语体系、诊疗指南、药品知识库
• 法律：法律法规、裁判文书、合同条款
• 金融：研报术语、量化模型、风控规则
• 教育：学科知识体系、教学大纲、试题逻辑

语料质量管控

领域训练的效果高度依赖语料质量。我们建立了完整的语料质量评估体系：

• 去重去噪：MinHash LSH 模糊去重 + 规则清洗
• 质量打分：基于困惑度和分类器的高质量筛选
• 知识密度评估：确保每条语料的信息价值

典型应用场景

技术优势