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垂类大模型是什么意思？和通用大模型的区别是什么？

选型指南

2025-04-17 16:54:49

作者：JIfan

阅读量：493

文章目录

文章摘要：垂类大模型是什么意思？和通用大模型的区别是什么？垂类大模型就是聚焦于特定行业或领域，针对细分场景需求进行深度优化和训练的人工智能模型，和通用大模型的区别在于知识覆盖范围、任务处理能力、数据需求与训练方式、应用场景，下面具体来看看吧！

垂类大模型是什么意思？和通用大模型的区别是什么？垂类大模型就是聚焦于特定行业或领域，针对细分场景需求进行深度优化和训练的人工智能模型，和通用大模型的区别在于知识覆盖范围、任务处理能力、数据需求与训练方式、应用场景，下面具体来看看吧！

垂类大模型是什么意思？和通用大模型的区别是什么？

一、垂类大模型是什么意思？

垂类大模型，即垂直领域大模型，是聚焦于特定行业或领域，针对细分场景需求进行深度优化和训练的人工智能模型。与追求广泛知识覆盖的通用大模型不同，垂类大模型如同一位“行业专家”，专注于某一领域的知识积累与应用，通过对大量垂直领域数据的学习，掌握该领域的专业术语、业务逻辑、行业规则等内容，从而在特定场景下提供更精准、专业、高效的服务。

以金融领域的垂类大模型为例，它会大量学习金融市场动态、各类金融产品知识、信贷风控规则、监管政策等数据，能够精准地为用户分析股票走势、评估信贷风险、解读复杂的金融政策文件；在医疗领域，垂类大模型可以深入学习医学文献、病历数据、疾病诊断标准等，辅助医生进行疾病诊断、制定个性化治疗方案、提供精准的用药建议；教育领域的垂类大模型则可以基于学科知识体系、学生学习数据，实现智能辅导、个性化学习规划制定。

垂类大模型的核心价值在于其“专”和“精”。通过对特定领域数据的深度挖掘与学习，它能够更好地理解和处理该领域内的复杂问题，满足行业内专业化、精细化的需求，为企业和用户创造独特的价值，成为推动垂直领域智能化发展的重要力量。

二、垂类大模型和通用大模型的区别是什么？

（一）知识覆盖范围

通用大模型旨在广泛覆盖各个领域的知识，试图成为“万事通”。它的训练数据来源极为广泛，涵盖自然科学、社会科学、文化艺术、生活常识等海量信息，具备强大的知识广度，能够对各种类型的问题做出一般性的回答和解释。例如，当用户询问“太阳为什么会发光”“唐朝的文学特点有哪些”等不同领域的问题时，通用大模型都能基于其庞大的知识储备给出答案。

而垂类大模型则专注于特定领域，知识覆盖范围相对狭窄，但深度极高。它围绕特定行业或领域的专业知识进行集中训练，对该领域内的细节和专业内容有着深入的理解和掌握。比如法律垂类大模型，对各类法律法规、司法案例、法律程序等内容了如指掌，能够为用户提供专业的法律咨询服务，但对于其他领域的问题，其回答能力则相对有限。

（二）任务处理能力

通用大模型擅长处理各类常见的基础任务，如文本生成、问答、翻译等，在一般性的内容创作和知识普及方面表现出色。例如，帮助用户撰写新闻稿件、进行语言翻译、解释基础概念等。然而，由于其缺乏对特定领域深度业务逻辑的理解，在处理复杂的专业任务时，往往难以满足高精度的要求。

垂类大模型则针对特定领域的专业任务进行优化，能够处理该领域内复杂、专业的任务。在制造业，垂类大模型可以根据生产数据优化生产流程、预测设备故障；在电商领域，它能够基于用户购买行为和商品数据，实现精准的商品推荐和智能客服服务，解决用户在购物过程中遇到的各类专业问题，在专业任务处理上展现出明显的优势。

（三）数据需求与训练方式

通用大模型训练需要海量的多领域数据，以构建广泛的知识体系。这些数据来源多样，包括网页文本、书籍、论文等，数据清洗和预处理工作复杂。训练过程通常采用大规模的计算资源和复杂的算法，以确保模型能够学习到丰富的语义信息和语言规律。

垂类大模型虽然也需要大量数据，但更注重数据的专业性和相关性，主要依赖特定领域的专业数据进行训练。这些数据可能包括行业报告、专业文献、企业内部业务数据等。在训练方式上，垂类大模型通常是在通用大模型的基础上，通过领域数据进行微调、精调，或者采用迁移学习等方法，使模型快速适应特定领域的需求，训练周期相对较短，也更具针对性。

（四）应用场景

通用大模型应用场景广泛，适用于各类对知识通用性要求较高的场景，如智能助手、内容创作平台、基础教育等。它可以为普通用户提供日常的知识查询、创意启发等服务，满足大众对信息和知识的一般性需求。

垂类大模型则紧密贴合特定行业的业务需求，主要应用于金融、医疗、教育、制造、法律等垂直领域。在金融行业用于风险评估、投资决策；在医疗行业辅助诊断、医学研究；在教育行业实现个性化教学等，助力企业提升业务效率、优化服务质量、解决专业难题，推动行业的智能化升级。

三、垂类大模型应用服务商：中关村科金得助智能

中关村科金得助智能在垂类大模型应用服务领域深耕多年，凭借深厚的技术积累和创新能力，构建起了以得助大模型平台为核心，涵盖算力、数据、模型、智能体四大能力工厂的大模型技术行业矩阵，形成了业界领先的“平台+应用+服务”全栈大模型能力，为众多央国企高效部署和应用垂类大模型提供了坚实保障，有力地推动了企业的数智化转型升级。

得助大模型平台中的模型训练平台，作为功能强大的企业级AI解决方案，致力于简化大模型的训、推、评全流程。在训练环节，它提供一体化服务，覆盖大模型的微调与优化。通过先进的算法和技术，对特定领域的数据进行深度处理，使模型能够快速学习并适应垂直领域的业务需求，有效提高模型在专业场景下的性能表现。在推理部署阶段，平台采用多种量化加速策略，显著降低模型的时延，让模型能够快速响应用户请求，提升服务效率；同时支持GPU共享调度，极大提高了硬件资源的利用率，降低企业的算力成本。在评测方面，平台建立了完善的评估体系，对模型的各项指标进行全面、精准的分析，帮助企业及时发现模型存在的问题，以便进行针对性优化。

四、中关村科金得助智能合作案例：打造财务垂类大模型

中电建财务公司作为中国电建集团资金管理和金融服务的核心平台，具有敏锐的市场洞察力和前瞻性的战略眼光，率先布局垂类大模型技术与财务业务的深度融合，彰显了央企在推动行业创新发展中的担当。中关村科金得助智能充分发挥国产大模型技术优势，以其为核心底座，为中电建财务公司量身定制全链路解决方案。从算力支撑层面，提供稳定、高效的计算资源，确保模型训练和运行的流畅性；在模型部署环节，结合财务业务特点，精准部署适配的垂类大模型；在场景开发和智能应用方面，深入挖掘财务业务场景需求，开发出一系列智能应用，如智能财务分析、风险预警、资金管理优化等功能，为中电建财务公司建设“一型一化一流”财务公司注入强大的AI动力，提升其在金融服务领域的竞争力和创新能力。