在AI技術的浪潮中，模型規(guī)模與性能之間的關系一直是開發(fā)者和企業(yè)關注的焦點。OpenAI在其最近的Demo Day 2活動中展示了強化微調(diào)（Reinforcement Fine-Tuning, RFT）的強大能力，使得o1 mini這一更小型的模型在特定任務上的表現(xiàn)超越了其滿血版本的o1模型。這不僅標志著微調(diào)技術的重大突破，也預示著一個新時代的到來——在這個時代里，不是模型越大越好，而是更加貼合實際應用場景的小型化、定制化模型正在成為主流。

神州問學作為被IDC認定的國內(nèi)生成式AI市場早期進入者，早在一年前便開始了對微調(diào)技術的探索，并成功實現(xiàn)了從理論到實踐的轉(zhuǎn)化。通過基于開源的小參數(shù)模型進行特定數(shù)據(jù)集上的微調(diào)，神州問學不僅證實了小型模型在特定任務場景下的優(yōu)越性，而且證明這些模型在性能上可以優(yōu)于大型通用模型如GPT-4o。這意味著企業(yè)不再需要依賴于復雜且資源密集型的大模型來滿足業(yè)務需求；相反，通過精準的微調(diào)，小型模型可以在保證高效能的同時提供更高的準確度。

神州問學的應用場景解決方案能夠幫助企業(yè)內(nèi)部團隊迅速構建出符合自身業(yè)務邏輯的AI應用，從而加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。相比于大型模型，小參數(shù)模型具有更快的速度、更低的算力消耗以及更強的數(shù)據(jù)安全性。它們結構簡單，易于部署，對于保護敏感信息免受泄露風險至關重要。神州問學還致力于讓開源的小參數(shù)模型更加貼合企業(yè)的特定任務需求，使得這些模型能夠更好地服務于各個行業(yè)。

大參數(shù)模型

小參數(shù)模型

這項技術的潛在應用范圍廣泛，尤其是在那些需要專業(yè)知識和精準推理的領域。例如，在科學研究中，RFT可以幫助科研人員加速數(shù)據(jù)分析過程，促進新發(fā)現(xiàn)；在法律領域，它可以簡化合規(guī)流程，提高文書處理效率；而在金融行業(yè)中，RFT則有助于提升風險評估和市場分析的準確性，進而支持更為明智的投資決策。

強化微調(diào)的發(fā)布是AI定制化領域的里程碑事件，它預示著AI將更深入地融入各行各業(yè)，改變傳統(tǒng)工作流程并革新思維方式。未來，隨著RFT技術的進一步發(fā)展和普及，我們可以期待看到更多創(chuàng)新的應用案例出現(xiàn)，而神州問學也將繼續(xù)在這場變革中扮演關鍵角色，推動各行業(yè)的智能化升級。

神州問學通過對微調(diào)技術的深入研究與應用，未來將幫助企業(yè)在實現(xiàn)高效、安全的AI落地方面加快進程，除了數(shù)字HR場景的實踐，該流程還將與端側(cè)模型結合運用于汽車的智能座艙，與醫(yī)藥系統(tǒng)結合用于診斷輔助等。正如OpenAI所展示的那樣，小而精的模型同樣能夠在特定領域內(nèi)發(fā)揮巨大作用。神州問學將繼續(xù)為用戶提供優(yōu)質(zhì)的AI體驗，助力企業(yè)在競爭激烈的市場環(huán)境中脫穎而出，同時不斷探索新技術的可能性，為企業(yè)客戶提供持續(xù)的價值增長。