MODEL FINE-TUNING

让模型真正适应你的业务标准

模型微调不是简单地“导入资料”，而是用经过治理和标注的样本调整模型行为。我们计划提供从目标定义、数据准备、训练实验到评测交付的一体化企业服务。

WHEN TO FINE-TUNE

适合稳定、可重复、可衡量的任务

微调更适合提升行为一致性和特定任务表现。频繁变化的事实知识通常应由检索增强、工具调用或业务数据库提供。

让模型稳定遵循企业术语、回复结构、品牌语气和业务边界，减少重复的长提示词。

针对工单归类、字段提取、内容审核和固定 JSON 输出等高频任务优化一致性。

通过经过标注的业务样本，提升模型在特定判断标准和处理流程中的稳定表现。

围绕企业内部角色组合多类任务，使一个专用版本覆盖连续、可评测的工作流程。

不建议直接微调的情况

目标尚不明确、没有可用测试集、样本数量或质量不足，或仅希望模型记住会持续更新的资料。平台开放后会先完成任务与数据可行性检查。

DELIVERY WORKFLOW

训练只是中间环节。完整交付需要可复现的数据版本、实验记录和独立测试结果。

DATA & EVALUATION

平台计划在任务提交前检查数据权属、格式、质量与敏感信息处理方式，并要求保留独立测试集。

计划评测维度

任务质量准确率、召回率、人工评分

输出约束格式正确率、指令遵循率

稳定性边界样本、对抗样本、回归集

服务表现延迟、吞吐与单次推理成本

PLANNED CONSOLE

业务开放后，微调任务将进入用户控制台，与现有账户、模型、账单和 API 管理体系衔接。

模块主要信息作用

数据集上传、版本、校验与权限

让训练数据来源和每次变更可追溯

训练任务基础模型、参数、进度与日志

统一管理实验状态和资源消耗

评测中心基线对比、测试集与人工验收

用同一标准比较不同候选版本

模型版本产物、说明、状态与回滚

把通过验收的版本交给部署流程

成本记录训练资源与任务级账单

区分训练成本和后续推理费用

PREPARE NOW

可先在模型体验中测试提示词和基础能力，沉淀失败样本与验收标准。