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生成式大模型对智库决策支持系统的优化作用

前言

尽管大模型具有巨大的潜力，但在实际应用过程中仍面临一些挑战。数据隐私和安全问题是大模型在智库应用中的重要障碍之一。智库在利用大模型进行知识提炼时，往往需要处理大量敏感信息，因此需要建立严格的数据保护机制。大模型的训练和优化需要大量的计算资源和资金投入，这可能对部分智库造成一定的经济压力。大模型在处理某些特定领域知识时，可能存在模型偏差，导致提炼的知识不够精准或全面，这需要通过不断的模型优化和调整来解决。

随着技术的不断演进，大模型在智库中的应用前景广阔。未来，智库可能会更加依赖大模型来实现知识的高