自己攻读法学硕士：重蹈覆辙，代价高昂

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培训专有法学硕士的想法似乎很有吸引力，领导者们设想了一种独特的竞争优势。但建立法学硕士不仅仅是收集数据并通过机器学习模型运行数据。工程复杂性、基础设施要求和持续调整使这项工作对大多数企业来说不堪重负。除非你拥有与 OpenAI、谷歌或类似巨头相当的资源，否则培训自己的法学硕士很快就会成为一个财务陷阱，导致业绩不佳和业务需求得不到满足。

即使你克服了这些技术挑战，仍有两个主要问题会出现：

数据新近性问题
LLM 的更新程度取决于其最新的训练数据。在动态、数据丰富的环境中（如企业），您的数据会不断变化。如果不进行持续的再训练（这是一项不切实际且成本高昂的工作），模型就会立即变得陈旧，变得毫无用处。例如，考虑一家需要提供最新贷 黎巴嫩 whatsapp 号码数据 款风险评估的金融服务公司。如果 LLM 未经过再训练以反映最近的市场变化、政策更新或客户信用行为，它将提供过时的评估，导致决策失误和重大财务风险。

数据治理问题
传统数据库使用结构化架构存储数据，从而实现明确的权限、可见性和一致的数据调用。相比之下，当 LLM 学习数据时，数据将嵌入模型的参数中，从而失去“位置”或所有权的概念。这种转变带来了治理噩梦，使得 LLM 学习后几乎不可能执行细粒度的权限或提取特定信息。管理这些数据治理问题会给企业带来严重且经常被低估的风险，使合规性、审计和风险管理流程变得复杂。

对于大多数企业来说，培养内部法学硕士，最好的情况下是不切实际的，最坏的情况下是不负责任的。