企业大模型需求全景图：SFT、RAG与RL的协同与博弈
企业大模型需求全景图：SFT、RAG与RL的协同与博弈
引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在企业中的应用越来越广泛。企业对大模型的需求不再局限于单一的技术，而是希望结合多种技术手段，实现业务的全面优化和创新。本文将从有监督微调（SFT）、检索增强生成（RAG）和强化学习（RL）三个方面，深入分析企业对大模型的需求，探讨这些技术在不同应用场景中的相同点和区别。
1. 企业对大模型的共性需求
企业在引入大模型时，通常有以下几个共性需求：
- 提升业务效率与质量：通过自动化任务和智能决策，减少人工干预，提高业务效率和决策的准确性。
- 增强数据处理与分析能力：处理海量多源异构数据，挖掘数据中的潜在价值，实现精准推荐和个性化服务。
- 创新产品与服务：利用大模型生成内容和增强智能产品功能，提升产品竞争力和用户体验。
- 提升竞争力：通过技术实现业务创新和差异化，快速响应市场变化，保持竞争优势。
- 降低成本&