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制造 某汽车零部件制造商 2000+ 人

某制造企业质检大模型微调

基于质检报告微调垂类模型,缺陷判定准确率从 72% 提升到 94%。

94% 判定准确率
68% 漏检率下降
-85% 单条处理耗时

项目背景

质检报告为非结构化文本,人工判定一致性差,漏检导致的客诉成本高。

解决方案

先做可行性评估确认值得微调,再工程化 12 万条标注数据,采用 QLoRA 微调 + 领域评测集验证。

实施步骤

01

可行性评估

对比 RAG 与微调效果,确认微调收益

02

数据工程

12 万条报告清洗、标注与一致性校验

03

微调训练

QLoRA 多轮实验,灾难性遗忘控制

04

评测上线

领域测试集验证,部署到产线环境

最终成效

质检效率提升 3 倍,客诉率显著下降,模型已移交客户团队自主迭代。

「评估报告里明确写了不达标怎么办,这种踏实感是别家没有的。」

— 质量总监

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