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Q1：在非私有化部署的情況下，如何確保數據安全和隱私？

吳昊宇：

私有化部署的數據存儲在企業內部機房或其信任的云環境中，數據安全性相對較高。對于非私有化部署，我們從兩方面保障數據安全和隱私：

一是服務商需要做好用戶數據的隔離和保護，簽訂安全協議和數據歸屬協議；二是與云廠商合作，確保數據不被用于訓練。

對于特別敏感的數據，我們建議使用小型私有化模型。在非敏感場景，比如日常對話、聯網搜索，公有模型完全可用。

Q2：如何確保模型的準確性？

吳昊宇：

效果取決于場景。以知識庫為例，知識庫現在是當前企業落地最廣泛的應用。它的效果不僅與模型本身相關，還與前期的預處理密切相關。企業文檔類型多樣，包括Word、Excel、PPT、PDF及TXT等，對于這些不同類型的文件處理，企業需要下大功夫去研究。比方說我們要進行版面解析、多模態預處理等操作，甚至還要建立小型數據庫，以優化查詢效果。模型拿到什么樣的材料，加工得出什么樣的結論，預處理是特別關鍵的一個環節。

我們知道，R1的推理能力很強，但它喜歡“添油加醋”，在處理信息時會加入很多自己的想象和發散的內容。此前海外的一項評測顯示，R1的幻覺比例達到約14%。我們在醫藥場景也多次發現，R1在回答醫藥問答時，特別喜歡舉例子。比如，藥品說明書可能只提到某種病癥可以使用某類藥物進行治療，但R1會利用自己的知識補充更多內容，這就存在很大風險。在這種情況下，我們就需要單獨處理。

比如，對R1的Prompt進行針對性改造，明確要求它在引用原文時不要舉例，也不要合并相關實體。經過限制后，R1的正確率反而比之前使用的最好的模型正確率高出大約兩個百分點。無論是通過微調，還是Prompt限制，我們都能讓它發揮出原有的，甚至比之前最好的模型更好的能力，這也是我們在知識庫場景中積累的經驗。

Q3：除了Prompt優化，企業還可以通過哪些方式解決幻覺問題？

吳昊宇：

現在模型更新速度非常快，特別是開源模型，一兩個月就可能推出一個新版本。所以對于中小型企業，我們推薦通過RAG的方式實現更好的效果，相當于為模型提供一個外掛知識庫。只要數據檢索、數據處理到位，用戶都能找到自己想要的知識，在執行總結、推理等任務上，大模型已經表現非常出色。

具體到廣告行業，營銷從業者想知道，當一個20歲的女生看到化妝品廣告時，廣告能否激發她的興奮感？她的目光是聚焦在產品本身，還是廣告中的女明星？這些都是品牌方需要深入研究的問題。然而，無論是目前的開源模型，還是市場上常見的大模型，都無法解決這一問題，因為缺乏相關數據的輸入。

在這種情況下，我們自研了垂直領域的多模態大模型——明敬超圖多模態大模型，通過人類腦電和眼動信號，模擬人類主觀反應，解決開源模型無法滿足的實際業務需求。

Q4：從適配性上看，各行業是否需要形成不同的定制策略？

吳昊宇：

各行業確實需要不同的定制策略。對于營銷行業來說，數據量其實是非常重要的。從狹義上講，營銷就是廣告；廣義來說，營銷還可以拓展到社交媒體上的KOL、KOS發布的種草帖。用戶在不同社媒平臺上發帖的風格是不一樣的，平臺推品的邏輯也是不一樣的。作為國內最大的數據智能應用軟件提供商、以及營銷智能應用軟件提供商，我們可以基于海量數據進行分析和訓練，幫助企業形成科學精準的營銷分析。

受訪專家｜