此外 ， “产业级”和“知识增强”也是飞桨文心大模型的两大特质 。
文心大模型的训练数据来源于产业实际场景 ， 积累了大量的知识规律 ， 在应用时建设了一系列配套能力 ， 比如怎样设计数据的标注、建议有多少数据、相应的迁移学习方法等 ， 提升了大模型真实应用的可行性 。在具体应用时 ， 为了弥补一些涉及逻辑推理和认知的任务表现较差的缺点 ， 文心大模型引入了大规模知识 ， 通过“知识增强”的方法 ， 将数据与知识融合 ， 提升了文心大模型的通用性 。
国网-百度·文心提升了传统电力专用模型的精度 ， 而且大幅降低了研发门槛 ， 实现了算力、数据、技术等资源的统筹优化 。浦发-百度·文心也已在金融行业各类智能场景得到验证 。
可以看出 ， 百度在AI大模型的体系建设思路 ， 与飞桨降低AI应用门槛如出一辙 ， 而大模型的进一步普及 ， 将加速推动人工智能产业的“大工业化” 。
【大模型如何成功落地？】（作者|张帅 ， 编辑|盖虹达）

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