我个人认为大语言模型的构建应该是由多个小模型组合成一个大模型，因此小模型的重点应该是数据的范围界定，针对不同的数据范围可能使用的模型会不一样，如何对数据范围的界定是否有相应的依据？
不少银行现在倾向于选择通用大模型加专业知识库的模式，知识库负责提供领域知识，通用大模型负责理解问题，并结合知识库检索结果，给用户返回符合人类对话风格的回答。您说的这种小模型凑成大模型的路径应该也是可行的，但目前没有看到特别好的方案
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