专门化大型语言模型综述

专门化大型语言模型（LLMs）的快速发展已经从单纯的领域自适应演进到更为复杂的原生架构设计，标志着人工智能发展范式的转变。本文系统性地回顾了这一进程，涵盖医疗、金融、法律和技术等领域。除了专门化LLMs的广泛应用外，近期在LLM智能体中也出现了一系列技术突破，例如：超越微调的领域原生设计、通过稀疏计算与量化提升参数效率、以及日益增强的多模态能力集成等。我们的分析揭示了这些创新如何解决通用LLMs在专业应用中的根本局限性，并显示专门化模型在特定领域基准测试上持续取得性能提升。此外，本综述还强调了其在电子商务领域的应用潜力，以弥补该领域的研究空白。

1 引言

大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的快速发展开启了人工智能的新纪元，正在深刻改变我们处理信息、解决问题以及与技术交互的方式。虽然通用型LLM（如GPT-4）在广泛任务上展现了卓越的能力，但在面对专业化、领域特定的挑战时，其性能往往会显著下降。这一局限催生了一种重要的范式转变——专门化LLM的兴起，它们旨在满足医学、法律、金融和工程等专业领域的严格需求。 领域专门化的需求源于多个关键因素，而这些往往是通用模型难以充分应对的。首先，专业领域通常需要对技术术语和概念框架进行精确理解，而这些内容远超日常语言的使用范围。例如，在医疗领域，模型必须能够准确解读临床术语、诊断编码以及复杂的医学关系，才能具有临床实用价值。其次，专业领域涉及的推理模式和知识结构常常与日常语言使用存在显著差异。金融分析依赖于对市场趋势的时间序列推理，法律实践要求对法规条文进行精确解释，而医学诊断则取决于概率性的临床推理——所有这些方面都是通用LLM存在明显缺陷的地方。 专门化LLM的发展经历了若干阶段，每一阶段都伴随着针对既有局限性的技术创新。早期方法主要集中于在通用模型的基础上继续进行领域特定语料的预训练，例如BioGPT将GPT-2改造为适应生物医学应用（Luo et al., 2022）。随后，出现了引入领域感知组件的架构创新，例如BloombergGPT引入金融时间序列嵌入，Med-PaLM 2则集成了临床推理模块（Singhal et al., 2023）。最近，又出现了结合LLM与符号知识库及动态适应机制的混合系统，如BLADE的知识注入框架（Xu et al., 2024b）和Self-MoE的专家路由机制（Yang et al., 2024）。 当前的专门化LLM格局呈现出几个重要趋势。首先，研究界日益认识到模型规模本身并不能保证领域能力——一些较小但经过精心设计的模型（如BioMedLM，参数规模2.7B）（Bolton et al., 2024），在专门任务中甚至能够超越规模更大的通用模型。其次，评估方法更加严格，逐渐引入专家评估和领域特定基准，而不仅仅依赖于通用语言理解指标。例如，一项牙科种植学研究采用了由资深专家进行的多维度评估，涵盖40个专业问题和5个复杂案例（Zhang et al., 2025）。第三，越来越强调真实场景的适用性，模型不仅需要在静态问答中表现良好，还需要能够应对动态、交互式的场景，以更好地模拟专业实践。 然而，专门化LLM的发展与部署仍面临重大挑战。知识时效性是一个长期问题，尤其在医学和金融等快速演化的领域中，过时的信息可能带来严重后果。评估方法仍难以全面捕捉专业判断的细微差别，往往依赖于代理指标而非直接衡量真实世界的有效性。偏见、责任与适当使用等伦理问题也持续使其在高风险领域的部署更加复杂。或许最根本的挑战在于：当前LLM的静态特性限制了其适应新信息和不断演化的专业标准的能力，这也推动了对自进化架构（self-evolving architectures）的日益浓厚兴趣（Yao et al., 2023）。 本综述旨在对专门化LLM的发展格局进行全面梳理，分析其架构创新、应用成效及持续存在的挑战（Chen et al., 2023; Wu et al., 2023）。我们系统性地考察了2022年至2025年间提出的48个前沿模型，识别其关键技术趋势与性能特征。我们的分析揭示了不同专门化策略（从持续预训练到混合增强）如何影响模型在各专业领域的能力。同时，我们还探讨了专门化LLM发展的新兴方向，包括自进化架构、多模态集成以及轻量化部署策略。