模型後訓練與領域適配

當通用模型已能運行，卻未能穩定遵循企業任務的格式、術語或流程時，可以評估透過數據與訓練改善表現。我們先建立原始模型基線，再判斷訓練是否值得進行，避免將文件檢索問題誤當成訓練問題。

核心服務二 · 以任務數據和訓練前後對照結果決定是否交付新版本

適用情況固定格式生成、專業術語、任務步驟及風格適配

前提條件可合法使用的數據、模型授權、訓練資源及測試樣本

主要交付物數據處理記錄、訓練設定、適配器或合併模型、評測報告

驗收方法在同一測試集上比較原始模型與訓練後模型

服務內容

盤點樣本來源、使用授權和敏感資料，清理重複、衝突、低品質及可能造成測試洩漏的樣本。劃分訓練集、驗證集與獨立測試集，保留數據版本、處理規則及異常記錄。客戶數據的使用、儲存及刪除要求由項目文件約定。

將已確認的任務輸入、預期輸出和格式要求整理為訓練樣本，選擇合適的基礎模型與訓練策略。若樣本不足、答案經常更新，或任務主要依賴最新文件，我們會先比較知識檢索和提示詞調整等方法。

運算資源有限時，可評估只訓練少量適配參數；在此基礎上量化原模型，可進一步降低訓練所需的顯示卡記憶體。方法選擇取決於模型架構、訓練精度、硬體兼容性和品質目標，不能預設某種方法必然較好。

按模型授權及兼容性要求，交付獨立適配器或可部署的合併模型，並驗證載入、推理結果及回退方法。模型合併後仍須重新測試，訓練期間的最佳分數不能直接視為上線效果。

在相同數據劃分和推理條件下，比較任務正確率、格式遵循、人工評分、模型幻覺與拒答情況，同時檢查通用能力和安全行為有否退化。報告保留樣本版本、評分規則、失敗個案及複測結果；目標門檻應在訓練前約定。

交付範圍以約定數據、模型、訓練資源和測試集為準。訓練結果受樣本品質及基礎模型影響，不承諾脫離測試條件的統一提升幅度。

請提供任務描述、少量已去識別化的樣本、現有模型的失敗例子及可用訓練資源。我們會先判斷是否需要後訓練，再建議可對照的驗收指標。