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concepts/zero-data-cold-start.md

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+title: "零数据冷启动 (Zero-Data Cold Start)"
+created: 2026-06-14
+updated: 2026-06-14
+type: concept
+tags: [data-scarcity, cold-start, llm-deployment, finance]
+sources: [raw/articles/qifu-llm-finance-practice-2026.md]
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+# 零数据冷启动 (Zero-Data Cold Start)
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+奇富科技王元描述的金融 LLM 落地的**极端数据困境**：不仅没有标注，连输入 X 都没有——XY 全部缺失，连传统的监督微调都无法启动。
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+## 典型案例
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+银行营销业务的商机挖掘场景：
+- 需要提取约 100 多类标签和商机软信息
+- 业务流程变更前没有历史录音
+- 没有商机标签的 Ground Truth
+- 意味着输入 X 和标签 Y 都不存在
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+## 与大模型蒸馏的叠加困难
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+即使人工造少量测试数据：
+- 用主流大模型（Gemini, MiniMax 2.5/2.7）测试标签 F1 仅 70%+
+- 无法用大模型做传统蒸馏提升小模型
+- 只能从基模做 LoRA 后训练，依赖比测试数据多一个数量级的训练数据
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+## 解决方案
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+- [[multi-dimensional-synthetic-data|多维合成数据]] — 通过三维度 Prompt 多样性生成训练数据
+- [[reer-reverse-knowledge-extraction|REER 逆向知识提炼]] — 从 QA 对中反向提取知识
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+## 与常规冷启动的区别
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+| 维度 | 常规冷启动 | 零数据冷启动 |
+|------|----------|------------|
+| 数据存在性 | X 存在，Y 缺失 | X 和 Y 都缺失 |
+| 启动方式 | 无监督/半监督/主动学习 | 全合成数据 |
+| 验证难度 | 可人工标注少量验证 | 验证集也需要构造 |
+| 典型领域 | 推荐系统、搜索 | 新业务流程、合规受限 |
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+## 参考
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+- [[qifu-llm-finance-practice|奇富科技金融 LLM 实践]] — 来源分享
+- [[multi-dimensional-synthetic-data|多维合成数据]] — 解决方案
+- [[reer-reverse-knowledge-extraction|REER 逆向知识提炼]] — 相关知识工程方法