基于大语言模型开发智能应用面临的主要困难和挑战

大语言模型开发智能应用的困难与挑战

基于大语言模型开发智能应用面临的主要困难和挑战包括技术、市场、安全和应用整合等方面。

技术挑战

• 深度学习框架：国内深度学习框架市场考验不足，生态建设有待加强。3
• 模型微调和提示学习：大规模语言模型参数量大，微调困难，提示学习是提升性能的有效方式。8

市场挑战

• 国际竞争：美国的Tensorflow和PyTorch等深度学习框架已深耕多年，国内企业面临市场竞争压力。3

安全挑战

• 内容与算法安全：认知大模型需满足安全可控的要求，包括内容安全和算法安全。46

应用整合挑战

• 多模型整合：产业应用可能需要整合多个大模型，面临标准化和数据整合问题。3
• 场景驱动与专属模型：应用需场景驱动，产生实际价值，并建立专属模型以保护用户数据。46

综上所述，大语言模型在智能应用开发中面临的挑战是多方面的，需要从技术、市场、安全和应用整合等多个维度进行综合考量和解决。