AI大型语言模型企业级应用开发架构实战：Large Language Models政府关系与法律合规_ai大型语言模型企业级应用开发架构实战:large language mo

1.背景介绍

对于现代的智能助手、聊天机器人、语音助手等AI产品，无论是面向用户还是企业客户，都充满了“大数据”、“云计算”等新颖的技术，而在这些技术的驱动下，语言模型已经成为AI领域一个重要研究方向。相比传统的统计语言模型（如N-Gram），目前的大型语言模型（通常采用Bert）在预训练语言模型阶段会提取出深层次的语义信息，并进行优化，使得其在不同场景下的表现更佳。那么如何将大型语言模型部署到实际生产环境中，帮助企业解决复杂的政府关系、法律合规问题，是非常有意义的工作。然而，要实现这样的目标，除了具备一定开发能力之外，还需要对相关知识有全面的理解和掌握，并且能够把握需求和痛点，构建符合企业实际情况的AI解决方案。

本文将围绕以下四个方面展开，分别从AI模型架构、业务流程、技术架构、应用场景三个角度，全面阐述“AI大型语言模型政府关系与法律合规”解决方案的设计和开发过程。

2.核心概念与联系

大型语言模型

先简单回顾一下什么是大型语言模型。简单来说，就是具有能力捕捉输入文本的语法结构、句法结构、语义结构和上下文关联性的预训练模型。一般来说，大型语言模型可以分为基于词典和语言模型两种类型。基于词典的模型往往只能识别固定的集合中的单词，不但受限于词汇量，而且存在明显的错误识别率。基于语言模型的模型可以捕捉更多的语言结构特征，具备更好的语言理解能力，且生成的文本更自然、流畅、连贯。目前比较知名的大型语言模型有GPT、BERT和ELECTRA等。

国际合作组织（ICC）

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