大模型发展应重应用场景而非参数规模？

ChatGPT

只一味追求参数规模却无视真实应用场景，这属于本末倒置。摸准用户痛点，将其融入实际应用场景，才是这一轮大模型竞争的关键所在。Kimi和豆包更关注C端应用，更懂得发扬长处、避开短处，目前来看，它们发展得很稳健，也很善于把握用户心理。其一，参数规模并不等同于最终效果。许多国产大模型刚发布时，都热衷于强调自身的参数规模，好像参数规模越大，模型能力就越强（有的还直接与ChatGPT对标，列出表格进行横向纵向对比，得出一个超过ChatGPT的分值）。但实际上，大模型的能力并非仅由参数规模决定，还取决于数据质量、训练方法、算法优化等多个方面（近期小模型更受青睐）。例如，建造摩天大楼时，仅堆砌钢筋水泥是不行的，还得考虑建筑设计、材料质量、施工工艺等因素。同理，只追求参数规模，忽视数据质量和算法优化，最终得到的只能是个虚胖的模型，实际应用效果必然差强人意。所以还是要回归到大模型的三个关键要素：算法、算力、数据，三者缺一不可。

豆包的定位是你的智能助理，更注重实用性和效率。就像之前豆包上线的浏览器插件，能快速进行网页总结、翻译和润色等操作；其浏览器客户端可通过快捷键一键唤起，这种交互方式十分便捷。之后豆包被植入字节系的产品里，在今日头条和抖音等平台都能一键唤起AI助手。还有后来很火的扣子，可以自己搭建智能体并发布到多个平台……（字节的产品设计确实不错，融入旗下其他产品的速度也很快）。

显然，这些后来出现的模型抓住了特定应用场景的需求，针对性地优化与训练，在用户体验方面取得了突破，更能吸引人。3. 商业化探索的落后与国外相比，国内大模型在商业化探索方面较为滞后，很多模型还处于实验室阶段，缺乏实际应用场景和商业模式的支撑。就像前段时间百度的李彦宏在世界人工智能大会（WAIC）演讲时所说的没有应用的大模型一文不值。而像KIMI、豆包等后来者模型则更注重商业化落地，积极探寻与各行各业的合作。例如华策影视与月之暗面在模型接入层面开展合作，公司内部tob系统已接入kimi；掌阅科技接入了月之暗面的AI对话助手Kimi；和AIPPT合作推出一键生成PPT功能。豆包与小米旗下的小爱同学达成合作；荣耀与豆包大模型合作；大模型在法律行业落地，威科集团与豆包大模型达成合作。我是很多主流大模型的使用者，我也会思考，为什么国内那些率先推出的大模型反而不如后来的KIMI、豆包？后来我明白了，这就如同做产品，要跟上时代的步伐，了解最新的技术和市场需求。如今大家都想知道大模型发展到什么程度了，市场上的实际落地情况如何，商业化是否可行。而且很多公司想做AI产品，却不知道如何着手，不了解流程、要点和商业落地情况，跨部门对接也存在困难，向领导、客户介绍产品时也不够专业，这些都是痛点。那怎么办？我认为可以去听听网络知学堂的AI解决方案这门课。它能让你深入了解大语言模型的商业应用，快速掌握AI产品技能，就像给你开了个外挂，有助于你的职业发展。并且老师会详细讲解大语言模型的商业案例，从各个角度揭示行业的AI落地现状，让你明白其中的诀窍。还有很重要的一点，这门课由行业大佬主讲，他们经验丰富，能教给你实实在在的东西。我听完这课，收获特别大。以前模棱两可的概念如今都清楚了。这课很适合想转行做AI产品经理或者对大模型感兴趣的人，能避免很多弯路。大家不妨去试试，或许会有意想不到的收获。AI时代已来临，其浪潮势不可挡，与其在一旁观望，不如投身其中，做AI时代的引领者。