龔夢澤
憑借對算力的優(yōu)化和模型效率的提升,日前國內(nèi)優(yōu)秀大模型性能的突出表現(xiàn),讓人們看到了國產(chǎn)大模型在商業(yè)化道路上的新希望。
當(dāng)前,大模型競爭已進(jìn)入以應(yīng)用落地、效率優(yōu)化、生態(tài)共建為核心的新階段。這一階段的標(biāo)志性特征包括技術(shù)路徑的多元化、應(yīng)用場景的深度滲透、商業(yè)模式的加速探索,以及從通用能力向行業(yè)專用能力的延伸。
筆者認(rèn)為,國產(chǎn)大模型下一階段的破局之道在于垂直深耕,場景落地是關(guān)鍵。這一策略不僅符合當(dāng)前技術(shù)發(fā)展的階段性特征,也有助于國產(chǎn)大模型在激烈的市場競爭中打造差異化優(yōu)勢。
垂直深耕方面,大模型正從“大而全”走向“小而精”。通用大模型雖然在語言理解、文本生成等方面表現(xiàn)出色,但其訓(xùn)練成本高、能耗大,且在實際應(yīng)用中往往面臨“最后一公里”的問題,無法對行業(yè)應(yīng)用場景產(chǎn)生深刻理解、解決具體問題。相比之下,垂直領(lǐng)域的大模型能夠更精準(zhǔn)地滿足特定行業(yè)的需求,實現(xiàn)“小而精”的突破。
以醫(yī)療領(lǐng)域為例,通用大模型雖然能夠回答一般的醫(yī)學(xué)問題,但在診斷、治療方案推薦等專業(yè)場景中,其診療建議難以滿足實際需求。而垂直深耕的醫(yī)療大模型,通過融合海量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗,能夠在輔助診斷、藥物研發(fā)等場景中發(fā)揮更大價值。這種聚焦垂直領(lǐng)域的策略,不僅降低了模型的訓(xùn)練和本地部署成本,還提高了其在特定場景中的實用性。
此外,垂直深耕還能夠幫助國產(chǎn)大模型實現(xiàn)“彎道超車”,通過聚焦垂直領(lǐng)域,后入局的國產(chǎn)大模型可以在細(xì)分市場中建立自己的護(hù)城河。例如,金融、法律、教育等行業(yè)對AI的需求較高,但這些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)敏感性高、專業(yè)性強,國產(chǎn)大模型可以持續(xù)深耕上述行業(yè),打造定制化解決方案,從而在競爭中占據(jù)先機(jī)。
場景落地是大模型從實驗室走向市場的關(guān)鍵一步,也是檢驗其價值的最終標(biāo)準(zhǔn)。以智能制造為例,工業(yè)領(lǐng)域?qū)I的需求主要集中在設(shè)備故障預(yù)測、生產(chǎn)流程優(yōu)化等方面。通用大模型雖然能夠提供一定的數(shù)據(jù)分析能力,但難以滿足工業(yè)場景中對實時性、準(zhǔn)確性的高要求。
對此,國產(chǎn)大模型可以和制造業(yè)企業(yè)深度合作,針對具體場景進(jìn)行優(yōu)化,實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策支持的全鏈條賦能。這種場景驅(qū)動的創(chuàng)新模式,不僅能夠提升企業(yè)的生產(chǎn)效率,還能為大模型的技術(shù)迭代提供真實反饋,有助于大模型技術(shù)成果快速實現(xiàn)商業(yè)化閉環(huán)。
總之,垂直深耕和場景落地是國產(chǎn)大模型當(dāng)前發(fā)展的關(guān)鍵策略。從長遠(yuǎn)來看,生態(tài)共建、持續(xù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)質(zhì)量與多樣性、商業(yè)化模式、開源治理和倫理合規(guī)等層面的問題同樣需要逐一破解。筆者相信,未來國產(chǎn)大模型技術(shù)必將催生累累碩果,讓科技創(chuàng)新的成果惠及大眾。
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