LLM/SLM开发
通过构建专属LLM，将企业的知识转化为持续演进的竞争优势
凭借通用LLM已无法建立竞争优势，学习了企业自身知识、专业经验与数据的专属LLM正成为必备。通过将自身的隐性知识显性化并在安全环境中加以运用，同时实现业务质量提升与知识资产积累。从数据主权确保的角度而言，自主构建LLM也是一项战略性课题。
Challenges
您是否面临这些挑战?
- GPU采购与运营成本
自主构建LLM所需的大量GPU资源难以确保，云使用成本也超出预期不断膨胀。尤其是微调与持续学习更新的投入产出比尚不透明。
- 幻觉问题的应对
由于LLM生成的错误信息与不准确回答，企业难以将其在客户对接或内部业务中投入实用。尤其是在法律、医疗等对高精度要求严格的领域，可信性的确保成为课题。
- 隐性知识数据化的壁垒
构建行业特化型LLM所需的企业自身专业知识与业务经验依赖于个人且未被文档化，将其结构化为可作为训练数据使用的流程尚未建立。
enableX的差异在哪里
enableX并非提供通用LLM的浅层导入支持，而是拥有以全量从零构建或微调方式打造企业专属LLM/SLM的落地技术。最大的差异在于建立了将隐性知识转化为训练数据的流程。从业务访谈、知识抽取，到通过RAG与事实核查机制构建的质量保证体系，我们进行一站式设计。我们不仅打造模型，更提供将其培育为持续演进的"知识资产"的运营设计，创造真正的竞争优势。
enableX能够做什么
从全量从零开发与微调的最优选择，到GPU采购策略与云成本优化，我们对LLM/SLM构建进行整体最优设计。将沉睡于公司内部的销售资料、技术文档、客户对接记录予以结构化，并在安全环境中训练专属模型，从而实现通用LLM无法企及的行业特化高精度回答。作为幻觉问题的应对，我们嵌入RAG架构与反馈循环，保障让现场可信赖并持续使用的品质。
“LLM并非建好即止，而是需要培育的。enableX秉持着自构建到运营、改进皆纳入视野的设计理念。”
DeepTech Executive Director
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主要功能
行业特化型自主LLM的构建
开发学习了通用模型无法应对的行业特有专业术语、监管规则与业务规则的自主LLM。我们既可从零构建用途特化的AI，也可基于开源模型构建——例如最大限度降低金融信息风险的模型，或面向娱乐行业的创意辅助模型等。
模型的微调与RLHF
对既有的LLM运用RLHF与独有的"指令数据"开展再训练，将其行为打磨为针对企业特定业务流程优化的形态。由此可抑制幻觉，并显著提升回答精度。
选择我们的理由
安全的指令数据制作技术
决定自主模型精度的，是训练数据的质量。enableX拥有妥善处理个人信息与机密信息、并制作可供AI安全且合乎伦理学习的"高质量指令数据"的独有技术与专业知识。
海量对话数据的精审专业知识
在AI开发中最为繁琐又至关重要的"数据精审与清洗"方面，我们具备基于处理海量对话数据经验所积累的洞察。这能够提升对模型实用性影响极大的"回答的自然度"与"语境理解力"。
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