首先，训练大模型的成本高。大模型的训练和优化需要大量的算力资源和海量的数据资源，涉及高性能硬件设备、强大的分布式计算能力、数据治理与融合等，需要投入的成本巨大。同时需要工程师们投入大量的时间和精力来进行算法研究、数据预处理、训练和优化等工作。
其次，训练数据质量不足。面向特定领域、多应用场景的高质量中文语料规模和质量不足。在实际情况下，需要对语料进行语义化预处理，做大量的语料工程工作，需要聚焦高质量的文本和图谱。还需要保证数据集的时效性。
对于数据安全方面，大中型客户更注重私有化部署及数据监管的需求，保证内容安全。最后是场景，从业务需求出发，让大模型真正结合场景，提升效能、创造价值。场景驱动是大模型落地的基础。
为此，文因互联推出软硬件一体化解决方案，旨在为企业提供零周期快速使用，更加方便、安全地实现大模型的私有化部署方案。
不用担心硬件设备、协调适配问题、计算资源和存储资源成本及利用率等问题，带来的大模型的门槛高、资源分配难平衡的困难。一体机的方案，一站式解决这些问题，只要选择适合自己场景的版本，零周期，快速实现专属大模型建设，模型产权归客户所有，用价值和数据说话。
多行业适配：立足金融，辐射航空医疗、媒体、建筑、房产等行业，40+应用，高效支撑客户业务场景
基于文因互联多年行业场景应用沉淀，开箱即用，可用于行业知识库构建、智能撰写、智能核查、智能抽取、PDF解析、图片解析、表格信息提取等方面的应用，对内建设知识管理系统，是业务人员高效智能副驾驶，提升运营效率；对外协助搭建各类客户服务体系，以场景为驱动，更好地了解客户需求，为客户提供更快、更全面、更有针对性的响应，创造更多价值。
数据安全有保障：本地部署，支持数据隔离与网络隔离，数据资产完全为客户方所有
减少数据传输及存储带来的风险，同时可以通过限制对模型的访问权限，实现通过内部审计软件监控系统的运行，定期更新和修补系统漏洞等安全措施来更好地保证数据的安全可控，有边界。
如小型知识库应用或者增强搜索类应用，之前要投入百万级，现在只需十分之一的成本，这就是大模型带来的巨大的成本的降低。基本上只需要一个运行时刻的推理器，不需要高端显卡，如A100，你就可以立即拥有你自己的大模型。
这个预算范围下，我们就可以做一些提示工程，提示工程的成本相比于全参数训练的成本会低很多。通过将原始的材料进行提示工程处理，转化成机器可以阅读的知识点。当然这个转化的过程是一个很高的行业壁垒，它不是一个通用的技术，而是必须建立在对行业的各个场景深刻理解之上的。成本随输入知识点的数量增长，几十万或者百万个知识点足以支撑一个中等规模的应用，这些应用包括但不限于中级的知识库、行内的法规的知识库、投研的知识库、研报的知识库，还有文本解析应用，核查应用，摘要类应用等。
有更多的预算，可以在文因互联已经精调过的文因模型上进行第二波的微调。以金融领域为例，底层模型，2000多万份行业的语料，100多万个基础概念，还有200万份原始的材料，大概6个T经过清洗的金融语料。可以去构建专属的智能撰写系统、客服系统、投资研究系统、风险控制系统等等。
不同版本的方案，我们都提供一体机运维服务及售后服务，免除客户的后顾之忧。
所以落地大模型不遥远，可以根据业务的实际需求，按需按预算尝试。比如，你可以先从方案一开始进行实验，快速拿到成果。
文因产业大模型一体化的软硬件解决方案，能够高效地支持大模型的部署和运行，具高性能、高可扩展性、高安全性、高可靠性等特点，能够降低部署大模型的门槛，提高资源的利用率和系统的稳定性。同时，能够自主地完成部署、训练、推理等全过程，减少人工干预和错误，提高工作效率和准确性。
更多软硬件一体化解决方案信息，将在8月26日（本周六），深圳活动现场为大家讲解，欢迎您的到来~