过去一年，生成式AI从demo秀场走向生产线，IT行业正经历从“有没有大模型”到“用不用得起大模型”的关键拐点。训练一个175B参数的通用GPT，单次成本动辄千万美元，但绝大多数场景并不需要“通才”，而是能读懂专业术语、输出合规报告的领域“专科生”。把通用大模型蒸馏成垂直小模型，已成为技术博客里最热的技术路线：先拿10%的通用语料保持语言能力，再用行业专属的高质量数据做增量预训练，最后通过RLHF把人类偏好固化进 Reward Model。以法律场景为例，我们仅用8张A100、120GB判例文本、3周时间，就把一个13B基座模型微调成了“合同审查助手”，F1值从68%提到91%，而推理延迟只有原版的1/4。

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真正省钱的秘诀在数据配比。经验表明，当领域语料占比>60%时，模型会出现“灾难性遗忘”，把常识也一并忘掉；若<20%，又学不到行业暗语。通过网格搜索+贝叶斯优化，我们把比例锁定在32%，同时引入“重要性采样”动态调整loss权重，既保留泛化，又强化专业。为了让小模型也能“涌现”，我们借用了“深度-宽度互换”思想：把层数从40加到60，注意力头缩减一半，总参数量不变，结果在LongBench长文本任务上提升6个点，而显存占用下降18%。部署环节，采用4-bit NormalFloat量化+动态批调度，单卡RTX 4090即可并发50路请求，TP99延迟1.2秒，成本降到调用公有云API的1/10。

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如果你正准备启动自己的大模型项目，不妨先回答三个问题：1）业务指标能否与语言模型Loss对齐？2）能否接受>5%的幻觉率？3）有没有持续更新的数据飞轮？只要其中任何一项是否定，就不要盲目上马“万亿大模型”，把预算花在高质量数据与评估体系上，才是让IT行业生成式AI真正落地的第一性原理。

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