1. 如何增强模型能力？

微调是其中的一个方法，当然还有其他方式，比如外挂知识库或者通过 Agent 调用其他 API 数据源，下面我们详细介绍下这几种方式的区别。

• 微调是一种让预先训练好的模型适应特定任务或数据集的方案，成本相对较低，这种情况下，模型会学习训练者提供的微调数据，并且具备一定的理解能力。
• 知识库使用向量数据库或者其他数据库存储数据，为大语言模型提供信息来源外挂。
• API 和知识库类似，为大语言模型提供信息来源外挂。

1. 大模型的选择

当然，也有不少厂商是基于 LLaMA 爆改的，或者叫套壳，不是真正意义上的自研大模型。

ChatGLM-6B 和 LLaMA2 是目前开源项目比较热的两个，早在 2023 年年初，国内刚兴起大模型热潮时，智谱 AI 就开源了 ChatGLM-6B，当然 130B 也可以拿过来跑，只不过模型太大，需要比较多的显卡，所以很多人就部署 6B 试玩。

从长远看，信创大潮下，国产大模型肯定是首选，企业布局 AI 大模型，要么选择 MaaS 服务，调用大厂大模型 API，要么选择开源大模型，自己微调、部署，为上层应用提供服务。使用 MaaS 服务会面临数据安全问题，所以一般企业会选择私有化部署 + 公有云 MaaS 混合的方式来架构。在国产厂商里面，光从技术角度讲，我认为智谱 AI 是国内大模型研发水平最高的厂商，这也是我选择 ChatGLM-6B 的原因。