面对现在开源的各类模型，有什么基准来选择适合公司内部使用的模型？
现在开源社区已经出现各类的LLM模型，该如何选择合适的模型作为公司自研的基础模型
场景主要有
1、内部办公场景，各类文档的整理，归纳
2、业务场景，证券和基金等业务场景，研究报告解析，大数据分析，量化交易
基于开源模型的微调是否有意义？
ChatGPT 回答
对于选择合适的LLM模型作为公司自研的基础模型，需要考虑以下几个方面：
- 模型性能：选择性能较好的模型，可以提高模型的准确度和效率，从而更好地满足业务需求。可以通过比较不同模型在公开数据集上的表现来评估模型性能。
- 模型可定制性：选择具有较高可定制性的模型，可以更好地适应不同的业务场景和需求。例如，可以根据不同的业务场景进行微调，提高模型的适应性。
- 模型可解释性：选择具有较高可解释性的模型，可以更好地理解模型的预测结果，从而更好地应用于业务场景中。例如，可以通过可视化等方式来展示模型的预测结果和决策过程。
- 模型开源程度：选择开源程度较高的模型，可以更好地利用社区的资源和经验，加速模型的开发和优化。同时，也可以更好地避免知识产权纠纷和法律风险。
基于以上考虑，可以选择一些性能较好、可定制性较高、可解释性较好、开源程度较高的LLM模型作为公司自研的基础模型。对于开源模型的微调，可以根据具体业务场景和需求进行，以提高模型的适应性和准确度。