2024大模型之战：从技能浪漫到落地求生
大模型：烧钱的浪漫，还是落地的柴米油盐？
曾经，AI大模型是科技圈最刺目耀眼的明星，融资拿得手软，估值一起飙升，大家都在畅想AI将如何改变天下。仿佛一夜之间，我们就能拥有无所不能的AI助手，像钢铁侠的贾维斯一样，安排行程、撰写邮件、乃至还能帮你创作小说、谱写乐曲。那是一个充满技能浪漫的时期，创业者们像追逐星辰大海的航海家，眼中闪烁着对未来的憧憬。
然而，狂欢之后，现实的冷水泼了下来。烧钱随意马虎赢利难，高昂的算力本钱、迟迟未能落地的运用、遥遥无期的盈利，让投资人和创业者们开始焦虑。曾经的“中国的OpenAI”们，如今纷纭转向更加务实的商业化探索。
这就像谈恋爱，热恋期总是充满激情和抱负，但要步入婚姻殿堂，柴米油盐才这天常。大模型也一样，从技能研发到商业落地，是一个漫长而充满寻衅的过程。
我尤其感兴趣的是文中提到的MiniMax创始人闫俊杰的不雅观点：“现在所有模型都有两位数的缺点率，只有把缺点率降落到个位数才可以做繁芜任务。” 这句话可谓一针见血地指出了当前大模型发展面临的核心瓶颈。
想想看，如果你的AI助手常常犯错，你会放心把主要的事情交给它吗？比如，让它帮你写一份主要的商业操持书，结果它却把关键数据搞错了；或者让它帮你安排一次主要的商务旅行，结果它却把航班韶光订错了。这样的AI助手，非但不能提高效率，反而会添乱。
两位数的缺点率，对付大略的任务或许还能容忍，但对付繁芜的、多步骤的任务来说，便是致命的。由于每一步的缺点都会累积，终极导致结果完备偏离预期。就像一个繁芜的数学公式，纵然每个变量的偏差都很小，但经由多次运算后，终极结果的偏差可能会非常大。
这也是为什么现在很多基于大模型的Agent运用和GPT-Store都难以真正落地，由于它们都依赖于大模型的准确性和可靠性。如果大模型本身就漏洞百出，那么建立在其之上的运用自然也无法正常运行。
那么，如何降落大模型的缺点率呢？这须要从多个方面入手，包括：
更强大的算力：
更强大的算力可以支持更大规模的模型演习，从而提高模型的准确性。但这同时也意味着更高的本钱。
更多的数据：
大模型的演习须要海量的数据，数据越多，模型的泛化能力就越强，缺点率也就越低。但高质量的数据获取本钱也很高。
更前辈的算法：
不断改进的算法可以提高模型的学习效率和准确性。这须要持续的研发投入。
更风雅的调优：
针对不同的运用处景，对模型进行风雅的调优，可以进一步提高模型的性能和可靠性。
降落缺点率是一个别系工程，须要各方面的共同努力。这就像培养一个孩子，须要供应充足的营养、良好的教诲、以及细心的呵护。
除了技能上的寻衅，大模型的商业化还面临着其他一些难题，比如：
市场需求不明确：
目前，大模型的运用处景还比较有限，很多用户并不清楚大模型能为他们带来什么代价。
竞争激烈：
大模型市场竞争日趋白热化，不仅有互联网巨子，还有浩瀚创业公司，大家都想分一杯羹。
政策监管：
随着大模型的遍及，数据安全、隐私保护等问题也日益突出，干系的政策监管也越来越严格。
大模型的未来在哪里？是连续烧钱的浪漫，还是终极落地的柴米油盐？这取决于能否战胜技能和商业上的寻衅。
就像一场马拉松，起跑时的激情固然主要，但更主要的是耐力和毅力。只有那些能够坚持到末了的选手，才能终极赢得胜利。大模型的竞争才刚刚开始，谁能笑到末了，让我们拭目以待。
对付普通用户来说，我们也须要理性看待大模型，不要被过度的宣扬所迷惑。大模型是一个强大的工具，但它并非万能。我们须要理解它的上风和局限性，才能更好地利用它。
你对大模型的未来怎么看？欢迎在评论区分享你的不雅观点和履历。
