单模型能否搞定一切?面向智能客服的大语言模型微调策略选择研究
本文探讨了生产级智能客服系统中的核心部署问题:针对意图分类、问答、摘要和工具调用等多项技能,究竟应采用多个专用模型,还是通过多任务微调、连续更新或模型合并训练单一模型。研究团队基于 Qwen、Gemma、Llama 和 Mistral 等 5 个模型家族的 13 款模型(涵盖 0.6B 至 32B 参数),在 4 个公开及 4 个专有客服数据集上展开了系统性评测与策略比较。
本文探讨了生产级智能客服系统中的核心部署问题:针对意图分类、问答、摘要和工具调用等多项技能,究竟应采用多个专用模型,还是通过多任务微调、连续更新或模型合并训练单一模型。研究团队基于 Qwen、Gemma、Llama 和 Mistral 等 5 个模型家族的 13 款模型(涵盖 0.6B 至 32B 参数),在 4 个公开及 4 个专有客服数据集上展开了系统性评测与策略比较。