訓練真正懂政務的模型
通用大模型懂世界，但未必懂您的業務。我們用您的領域資料，訓練出懂政務語言、懂辦事流程的私有化模型。
- 領域持續預訓練01
- 指令微調（SFT）02
- 對齊最佳化（RLHF / DPO）03
- 量化蒸餾與部署04
通用模型與政務場景間的鴻溝
提示工程能解決一部分問題，但專業性、穩定性與合規性需要訓練來保障。
術語與規範
政務術語、行文規範與辦事流程有嚴格標準，通用模型缺乏系統訓練。
穩定性要求
生產環境需要穩定、可預期的輸出品質，而非時好時壞的展示效果。
資料不出域
敏感資料無法離開內部網路，必須基於私有算力與私有資料訓練。
持續進化
政策與流程持續更新，模型需要隨業務資料持續迭代。
從資料到上線的完整鏈結
六個階段環環相扣，每個階段都有明確交付物與評測標準，效果未達標不進入下一階段。
四類模型訓練服務
依目標與預算選擇路線，從輕量調適到深度訓練。
領域持續預訓練
Continued Pre-training在海量政務語料上持續預訓練，讓模型深入理解政務語言體系與領域知識。
- 政務語料持續學習
- 領域知識注入
- 基座能力增強
指令微調（SFT）
Supervised Fine-Tuning基於高品質指令資料微調，使模型掌握公文寫作、政策問答、事項導辦等具體技能。
- 技能定向塑造
- 輸出格式規範
- 指令遵循增強
對齊最佳化（RLHF / DPO）
Alignment基於人工回饋偏好最佳化，讓模型輸出更符合政務場景的安全、嚴謹與實用標準。
- 偏好資料建構
- 安全性對齊
- 拒答與兜底策略
量化蒸餾與部署
Quantization & Distillation在維持效果的前提下壓縮模型規模，調適不同算力條件，支援私有化部署。
- 模型量化壓縮
- 知識蒸餾
- 推論效能最佳化
好模型的一半是好資料
我們依政務資料安全要求處理全鏈結，讓資料資產安全地轉化為模型能力。
語料建置
政策法規、公文、辦事指南等語料的採集、清洗與結構化組織。
資料標註
指令資料、偏好資料的專業標註與多輪品管，確保品質可追溯。
資料安全
資料去識別化、權限管控與合規審查，全流程符合安全管理要求。
效果評測
建立領域評測集，以資料為依據，訓練效果可量化、可比較。
三種訓練路線
全參數微調
Full Fine-Tuning深度調適領域任務，效果上限最高。
適合資料充足、算力充足的核心場景
LoRA 高效微調
LoRA參數高效，訓練快、成本低，效果接近全參。
適合大多數場景，性價比首選
領域調適與提示工程
Domain Adaptation輕量調適，結合 RAG 知識增強，快速見效。
適合快速驗證與知識密集型場景
訓練服務交付什麼
模型資產
訓練完成的模型權重、調適器與推論服務，歸屬客戶。
評測報告
領域評測集上的效果資料，與基線模型比較分析。
技術文件
訓練設定、資料說明、部署指南與重現步驟。
培訓賦能
模型使用、維運與持續迭代方法培訓。
訓練專案四步走
資料準備
語料收集清洗、指令與偏好資料建構、評測集建立。
訓練實施
路線選擇、超參數設定、訓練執行與過程監控。
評測調優
領域評測、badcase 分析、多輪迭代最佳化。
部署交付
私有化部署、效能壓力測試、文件與培訓交付。