垂直领域模型优化的系统方法
通用AI模型在专业领域（如医疗、法律）可能表现不佳，可通过以下方法提升针对性：
- 领域适配训练：使用Nexa TransferKit加载基础模型后进行微调：
from nexa.training import DomainAdapter
adapter = DomainAdapter(base_model)
adapter.train(custom_dataset) - 混合专家系统：组合多个专业子模型，通过路由机制选择最佳处理单元
- 知识增强方案：集成领域知识图谱，修改模型attention机制聚焦专业术语
- 数据增强策略：使用Nexa Augmenter生成符合领域特点的合成数据
具体优化案例：法律合同分析场景中，可先使用Nexa的Legal-BERT为基础模型，注入法律条文数据库作为外部知识源，再使用对抗训练提升模型对法律术语的理解。
验证方法：划分领域特定的测试集，监控precision/recall等指标在关键类别上的变化；通过Nexa Interpret工具可视化模型决策依据。
本答案来源于文章《Nexa：本地运行的小型多模态AI解决方案》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何改善Nexa AI模型在特定垂直领域的准确率？
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