如果选择微调，需要选择合适的基座模型（如GPT系列、Llama系列、ChatGLM、Qwen等，更推荐选择开源模型），权衡性能、成本、开源许可和生态支持。成本极高（数百万美元起），技术门槛深，适用于有海量独特数据且需要完全定制模型的公司（如Google, OpenAI）。定期（如每月）使用新收集的数据和反馈，对模型进行新一轮的微调，以修复缺陷、适应数据分布的变化（概念漂移）和提升性能。成功的项目始

如果选择微调，需要选择合适的基座模型（如GPT系列、Llama系列、ChatGLM、Qwen等，更推荐选择开源模型），权衡性能、成本、开源许可和生态支持。成本极高（数百万美元起），技术门槛深，适用于有海量独特数据且需要完全定制模型的公司（如Google, OpenAI）。定期（如每月）使用新收集的数据和反馈，对模型进行新一轮的微调，以修复缺陷、适应数据分布的变化（概念漂移）和提升性能。成功的项目始