训练真正懂政务的模型
通用大模型懂世界，但未必懂您的业务。我们用您的领域数据，训练出懂政务语言、懂办事流程的私有化模型。
- 领域继续预训练01
- 指令微调（SFT）02
- 对齐优化（RLHF / DPO）03
- 量化蒸馏与部署04
通用模型与政务场景间的鸿沟
提示工程能解决一部分问题，但专业性、稳定性与合规性需要训练来保障。
术语与规范
政务术语、行文规范与办事流程有严格标准，通用模型缺乏系统训练。
稳定性要求
生产环境需要稳定、可预期的输出质量，而非时好时坏的演示效果。
数据不出域
敏感数据无法离开内网，必须基于私有算力与私有数据训练。
持续进化
政策与流程持续更新，模型需要随业务数据持续迭代。
从数据到上线的完整链路
六个阶段环环相扣，每阶段都有明确交付物与评测标准，效果不达标不进入下一阶段。
四类模型训练服务
按目标与预算选择路线，从轻量适配到深度训练。
领域继续预训练
Continued Pre-training在海量政务语料上继续预训练，让模型深入理解政务语言体系与领域知识。
- 政务语料持续学习
- 领域知识注入
- 基座能力增强
指令微调（SFT）
Supervised Fine-Tuning基于高质量指令数据微调，使模型掌握公文写作、政策问答、事项导办等具体技能。
- 技能定向塑造
- 输出格式规范
- 指令遵循增强
对齐优化（RLHF / DPO）
Alignment基于人工反馈偏好优化，让模型输出更符合政务场景的安全、严谨与有用标准。
- 偏好数据构建
- 安全性对齐
- 拒答与兜底策略
量化蒸馏与部署
Quantization & Distillation在保持效果的前提下压缩模型规模，适配不同算力条件，支持私有化部署。
- 模型量化压缩
- 知识蒸馏
- 推理性能优化
好模型的一半是好数据
我们按政务数据安全要求处理全链路，让数据资产安全地转化为模型能力。
语料建设
政策法规、公文、办事指南等语料的采集、清洗与结构化组织。
数据标注
指令数据、偏好数据的专业标注与多轮质检，确保质量可追溯。
数据安全
数据脱敏、权限管控与合规审查，全流程符合安全管理要求。
效果评测
建立领域评测集，用数据说话，训练效果可量化、可对比。
三种训练路线
全参数微调
Full Fine-Tuning深度适配领域任务，效果上限最高。
适合数据充足、算力充足的核心场景
LoRA 高效微调
LoRA参数高效，训练快、成本低，效果接近全参。
适合大多数场景，性价比首选
领域适配与提示工程
Domain Adaptation轻量适配，结合 RAG 知识增强，快速见效。
适合快速验证与知识密集型场景
训练服务交付什么
模型资产
训练完成的模型权重、适配器与推理服务，归属客户。
评测报告
领域评测集上的效果数据，与基线模型对比分析。
技术文档
训练配置、数据说明、部署指南与复现步骤。
培训赋能
模型使用、运维与持续迭代方法培训。
训练项目四步走
数据准备
语料收集清洗、指令与偏好数据构建、评测集建立。
训练实施
路线选择、超参配置、训练执行与过程监控。
评测调优
领域评测、badcase 分析、多轮迭代优化。
部署交付
私有化部署、性能压测、文档与培训交付。