如何做网站步骤,修改wordpress后台登录,网站建设弹窗代码,北京网站设计公司地址AI时代#xff0c;通用大模型和垂直大模型#xff0c;两者孰优孰劣#xff0c;一直众说纷纭。
通用大模型#xff0c;聚焦基础层#xff0c;如ChatGPT、百度文心一言#xff0c;科大讯飞星火大模型等#xff0c;都归属通用大模型#xff0c;它们可以解答…AI时代通用大模型和垂直大模型两者孰优孰劣一直众说纷纭。
通用大模型聚焦基础层如ChatGPT、百度文心一言科大讯飞星火大模型等都归属通用大模型它们可以解答各种问题、撰写文章、编程、翻译等等。
垂直大模型聚焦解决垂直领域如中国科学院香港创新院AI中心发布的垂直大模型CARES Copilot 1.0只运用在医疗领域可以在手术阶段自动识别病灶和解剖结构。写文章它干不了。
对比下来看通用大模型属于“万金油”型垂直大模型属“专家”型。
中国有句话叫“博而不精知而不专”那么涉猎广泛的通用大模型在商业上会取得怎样的成绩 1.通用大模型商业运用的革新力量 近日据《科创板日报》消息低调的国内通用大模型领军企业“阶跃星辰”在上海举行的2024全球开发者先锋大会期间正式对外亮相。
之所以提到这家公司因为这家公司不仅成功研发了Step千亿参数系列通用大模型据说可比肩GPT-4。
同时还推出了两款面向C端用户的大模型产品——效率工具“跃问”和AI开放世界平台“冒泡鸭”。
全是通用大模型。
那么阶跃星辰能否在竞争激烈的市场中脱颖而出从阶跃星辰身上如何看待通用大模型的发展空间和前景。
据网友爆料该公司发布大模型前并没有进行过融资但公司背景却很牛合作方有中广天泽云赛智联大模型开发则是由前微软人员开发。
大模型发布以后主要标的上海电影光线传媒、万达电影、华策影视、捷成股份、横店影视。
如此壮志雄心想来资本将很快进入到阶跃星辰助推其进一步发展。
从这个角度看资本并不排斥通用大模型。
另外从技术角度看通用大模型的出现可以改变传统数据处理和分析的方式。
以往商业决策往往依赖于有限的数据和人工分析这种方式不仅效率低下而且容易受到人为因素的干扰。
相反通用大模型则能够通过海量的数据学习和处理实现对商业数据的精准挖掘和分析。
其实通用大模型的革新力量体现在广泛的应用场景上。
无论是智能客服、推荐系统、自动化办公还是其他领域通用大模型都能发挥出其独特的作用。
以智能客服为例传统的人工客服面临着人力成本高、响应速度慢等问题而通用大模型则能够通过自然语言处理技术实现与用户的智能交互快速准确地解答用户的问题提升用户体验。
在推荐系统方面通用大模型能够根据用户的兴趣和行为数据为用户推荐个性化的产品和服务增加用户的黏性和转化率。
在自动化办公领域通用大模型能够自动化处理和分析大量数据减轻员工的工作压力提高工作效率。
Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版不仅能够处理更加复杂和精细的任务还能够通过深度学习和自然语言处理技术实现对商业数据的深度挖掘和分析。
对于企业而言这意味着能够获取更加精准和全面的市场洞察为商业决策提供更加有力的支持。
由此可见通用大模型未来的发展空间是非常大的资本也愿意投入到这个方向上来不仅为企业带来了经济效益的提升更推动了整个商业领域的进步和发展这体现了通用大模型作为商业运用的革新力量。
2.通用大模型的商业价值与社会影响 有人将通用大模型比喻成地基垂直大模型是在地基上建立起来的各种建筑物。
也有人说垂直大模型才是未来AI发展趋势。
不管好坏可以肯定的是通用大模型既然存在必然有其商业价值和社会价值。
首先通用大模型能够提升企业的运营效率和创新能力从而推动整个行业的进步和发展。
通过利用通用大模型的数据处理和分析能力企业可以更加精准地把握市场趋势和用户需求优化产品和服务提升竞争力还能够激发企业的创新活力推动新产品和新服务的不断涌现为经济发展注入新的动力。
其次通用大模型的应用也促进了社会的智能化和便利化。在医疗、教育、交通等各个领域通用大模型都发挥着重要作用。
例如在教育领域通用大模型可以根据学生的学习情况和兴趣爱好提供个性化的学习资源和辅导服务不仅提升了社会的服务水平也提高了人们的生活质量。
第三由于技术门槛高会筛选掉一部分企业一定程度上会减少“内卷”问题这对行业来说可以将精力倾注在技术创新上。
随着技术的不断发展和商业运用的深入拓展通用大模型将在更多领域发挥出更大的作用为企业和社会带来更多的价值。
3.通用大模型现存的挑战
通用大模型虽有广阔的空间但从实际运用情况来看也存在诸多挑战。
首先是资源效率问题。
由于通用大模型什么都要会点所以训练和运行大型模型需要大量的资源这会增加成本。反观垂直大模型只专注于某个行业领域所以资源需求量就会低些。
其次是专业性问题。
有句话叫“360行行行出状元”这指的是要做精做专做细。当AI和具体行业结合那么其专业程度决定了AI作用的上限。通用大模型在某些特定领域相比于垂直大模型就显得逊色一筹。
第三是数据需求问题。
我们现在已经知道数据的重要性这是一种宝贵的资源对数据的保护意识也大大提升。对通用大模型而言要发挥其强大能力需要很多的数据进行训练和优化当数据不足的时候通用大模型可能就变得没有那么“聪明”了。
总的来说通用大模型虽然有以上不足但其灵活性和泛能力性是垂直大模型无法达到的。至于通用大模型、垂直大模型谁好谁坏还需要人们在选择时根据具体任务要求进行选择。
4.结语
综上所述应该说通用大模型未来的发展空间是可期的。在一些适用场景中通用大模型“万金油”的特点或许能为客户带来更好的体验感受。
未来大模型市场将往什么方向发展还有待进一步观察但AI时代必将成为一股不可阻挡的潮流企业可以围绕该方向开拓延伸出更多新兴行业创造出更多商机。
