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作者：李小超;姜丹;张寒;肖克晶;闵瑞;曹少中;
单位：北京印刷学院信息工程学院;
摘要：近年来，大语言模型（Large Language Models,LLMs）在自然语言处理各任务中取得了显著进展。然而，通用大模型在特定垂直领域的表现仍存在局限。为提升模型在印刷包装领域中的理解与生成能力，本研究构建了一个专属领域数据集APPD，并基于ChatGLM3-6B模型进行定向微调。该数据集采用Alpaca格式构建，覆盖了包装设计、材料说明、生产流程、设备操作等多个典型应用场景。在该数据集上进行微调实验，模型在印刷包装相关任务上表现出更强的语言理解与任务完成能力。实验结果表明，领域微调能够有效提升模型的实用性与专业性。本研究为大语言模型在传统制造行业的落地应用提供了新思路。
关键词：大语言模型;;ChatGLM3-6B;;印刷包装;;领域微调
基金资助：北京市科技计划课题——科幻IP全生命周期数智化技术研究与应用示范(No.Z241100007624008);; 北京印刷学院青年项目——面向融媒体出版物的多模态信息分析与理解技术研究(No.20190125031)
