An overview of domain-specific foundation model: key technologies, applications and challenges
作者: Haolong Chen, Hanzhi Chen, Zijian Zhao, Kaifeng Han, Guangxu Zhu, Yichen Zhao, Ying Du, Wei Xu, Qingjiang Shi
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-09-06 (更新: 2025-06-16)
DOI: 10.1007/s11432-025-4498-2
💡 一句话要点
领域特定基础模型综述：关键技术、应用与挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 领域特定模型 基础模型 综述 定制化 微调
📋 核心要点
- 通用基础模型难以捕捉特定领域的独特模式和需求，限制了其在专业领域的应用。
- 本文概述了定制领域特定基础模型的方法，包括基本概念、通用架构和关键技术。
- 文章探讨了领域特定基础模型在多个领域的应用前景，并指出了未来发展面临的挑战。
📝 摘要（中文）
ChatGPT等基于基础模型的产品在人类语言理解方面的卓越表现，促使学术界和工业界探索如何针对特定行业和应用场景定制这些模型。这一过程，被称为领域特定基础模型（FMs）的定制，旨在解决通用模型的局限性，因为通用模型可能无法完全捕捉领域特定数据的独特模式和需求。尽管其重要性，但目前缺乏关于构建领域特定FMs的全面综述论文，而通用模型的相关资源却很多。为了弥补这一差距，本文及时而全面地概述了定制领域特定FMs的方法。介绍了基本概念，概述了通用架构，并调研了构建领域特定模型的关键方法。此外，本文还讨论了可以从这些专用模型中受益的各个领域，并强调了未来的挑战。通过本次综述，我们旨在为来自不同领域的研究人员和从业者提供有价值的指导和参考，以开发他们自己的定制FMs。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决通用基础模型在特定领域应用时，由于缺乏对领域知识的理解而表现不佳的问题。现有方法难以有效捕捉领域数据的独特模式和需求，导致模型性能受限。因此，如何定制领域特定基础模型，使其能够更好地适应特定领域的任务，是本文关注的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是提供一个关于领域特定基础模型构建的全面综述，涵盖基本概念、通用架构和关键方法。通过梳理现有技术，为研究人员和从业者提供一个清晰的指导，帮助他们更好地理解和构建适用于特定领域的定制模型。
技术框架：论文首先介绍了领域特定基础模型的基本概念，然后概述了其通用架构，包括数据收集与预处理、模型选择与训练、以及模型评估与部署等环节。接着，论文详细调研了构建领域特定模型的关键方法，例如微调（fine-tuning）、提示学习（prompt learning）、知识注入（knowledge injection）等。最后，论文讨论了这些模型在各个领域的应用，并指出了未来发展面临的挑战。
关键创新：本文的创新之处在于提供了一个及时且全面的领域特定基础模型综述，弥补了该领域缺乏系统性文献的空白。它不仅梳理了现有技术，还指出了未来的研究方向，为领域特定基础模型的发展提供了有价值的参考。
关键设计：论文并没有提出新的算法或模型结构，而是侧重于对现有技术的总结和归纳。关键在于对不同定制方法的选择和应用，例如，在数据量较少的情况下，可以采用微调或提示学习；在需要引入领域知识的情况下，可以采用知识注入等方法。此外，模型评估指标的选择也至关重要，需要根据具体任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于全面梳理了领域特定基础模型的相关技术，为研究人员和从业者提供了一个有价值的参考。通过对现有方法的总结和归纳，本文为领域特定基础模型的发展指明了方向，并为未来的研究提供了思路。
🎯 应用场景
领域特定基础模型具有广泛的应用前景，例如在医疗健康领域，可以用于疾病诊断、药物研发等；在金融领域，可以用于风险评估、欺诈检测等；在教育领域，可以用于个性化学习、智能辅导等。这些模型能够有效提升特定领域任务的性能，并为各行业带来实际价值。未来，随着技术的不断发展，领域特定基础模型将在更多领域得到应用，并产生深远影响。
📄 摘要（原文）
The impressive performance of ChatGPT and other foundation-model-based products in human language understanding has prompted both academia and industry to explore how these models can be tailored for specific industries and application scenarios. This process, known as the customization of domain-specific foundation models (FMs), addresses the limitations of general-purpose models, which may not fully capture the unique patterns and requirements of domain-specific data. Despite its importance, there is a notable lack of comprehensive overview papers on building domain-specific FMs, while numerous resources exist for general-purpose models. To bridge this gap, this article provides a timely and thorough overview of the methodology for customizing domain-specific FMs. It introduces basic concepts, outlines the general architecture, and surveys key methods for constructing domain-specific models. Furthermore, the article discusses various domains that can benefit from these specialized models and highlights the challenges ahead. Through this overview, we aim to offer valuable guidance and reference for researchers and practitioners from diverse fields to develop their own customized FMs.