然而，面对GPT系列等千亿级参数的庞然大物，许多企业和开发者陷入了两难境地：一方面惊叹于其强大的能力，另一方面又受限于高昂的计算成本、数据隐私风险以及模型不可控等问题。更重要的是，私有大模型可以根据特定领域的数据进行深度优化，在垂直场景中往往能发挥出超越通用大模型的性能。以医疗问诊为例，一个经过医学文献和病例数据精调的70亿参数模型，在诊断建议的专业性上可能远超通用目的的千亿参数模型。对于资源有限