大模型的终局是「通用」还是「专用」?

薛老板产品派

共 2929字,需浏览 6分钟

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2024-07-22 19:39

这是求职产品经理系列的第278篇文章

在大模型技术的飞速发展中,通用能力的提升和各种专用模型的涌现,引发了一个值得深思的问题:大模型的终局究竟是「通用」还是「专用」
这篇文章我们将探讨这个问题,揭示大模型发展的终极目标,并为每一个想要在这一领域的发展的你提供切实的建议。

通用与专用的辩证

随着人工智能领域的迅猛进步,大模型成为了行业的焦点。你是否曾想过,大模型的未来到底是走向「通用」的超级智能,还是发展成为针对特定场景的专用工具?

这一问题不仅关乎技术走向,也影响到每一个正在关注或参与这一领域的你我。

计算架构的演变与启示

要理解大模型的未来,我们必须回顾计算架构的发展历程。

计算技术的演变,从早期的集中式架构到后来C/S架构,再到云计算、边缘计算的崛起,每一步都在回应用户日益复杂的需求。

正如计算机科学家阿尔维所说:“每一次技术的飞跃,都是为了更好地满足人类不断变化的需求。”

早期的集中式架构虽然效率高,但缺乏灵活性和安全性。

而随着互联网和云计算的发展,我们开始拥抱更具弹性和分布式的架构。

如今,随着边缘计算和多种云服务的出现,我们看到计算架构的复杂性逐渐增加。

这种变化正是为了应对不同场景下的个性化需求,比如数据隐私、实时性和资源限制等。

通用与专用的较量

在大模型的世界里,“通用”与“专用”也如同计算架构的演变,都是对用户需求的回应

通用模型,如同一个知识渊博的图书馆,能够处理各种通用问题,具备广泛的知识面。

而专用模型则像是精准的医学仪器,为特定场景提供高度定制化的服务。

以智能驾驶为例,实时性要求极其苛刻。车载系统需要在几乎零延迟的情况下做出反应,这要求边缘计算和专用模型的配合,云计算显然无法胜任。

再看金融领域,由于数据隐私的要求,模型必须在本地处理数据。这些需求的多样性决定了大模型的发展不仅仅是一个“通用”或“专用”的选择,而是两者的结合。

正如人工智能领域的权威安德鲁·恩戈所言:“AI的未来,不只是一个全能的通用智能,而是多样化的应用场景中精细化的解决方案。”

未来的生态演变:大模型的“生态圈”

未来,大模型的终局将不再是单一的通用智能或专用工具,而是一个多层次、多维度的生态系统。

正如生物学中的“共生关系”,各类模型将共同构建一个繁荣的生态圈。

在这个生态系统中,企业不仅要研发智能的通用AI,还要提供完整的定制化工具链,包括数据处理、模型训练、优化和推理部署等服务。

OpenAI在GPT-4发布后,将重心转向了构建“Assistant API”和“GPTs”,这明确了未来大模型竞争的核心将是生态系统的构建,而不仅仅是单一技术的突破。

这种转变显示了“大模型生态”的重要性,企业将在这个新兴生态中争夺优势地位。

伊隆·马斯克曾提到:“在技术变革的时代,真正的赢家是那些能够塑造未来生态的先驱者。


生态共生的未来

所以我个人认为:大模型的发展将趋向于通用与专用的融合,共同构建一个丰富多彩的生态系统。生态的形成,将是必然!

这种生态系统的形成,将使得大模型不仅具备广泛的适用性,也能在特定场景中提供精准服务。“未来的科技,不在于单一的创新,而在于整体生态的演化。”

一场没有硝烟的斗争正在打响。对于普通人来说,尽早看清楚这一切,在该下注之时稳准狠地下注,或许能够获得远超意料的收获。


对于想要拥抱AIGC的大学生和职场人而言,进入AIGC领域的关键在于:

1、紧跟技术前沿:时刻关注大模型的最新动态,了解行业内的技术突破和应用场景。可以重点看一下以下几个公众号:

👉AI界 - AI产品解读

👉AI科技大本营 - AI科技研究

👉量子位 - AI科技产品

👉36Kr智能硬科技 - 智能硬件与科技

👉人工智能科技 - AI科技前沿

👉雷锋网AI- 观点与分析

👉机器学xi笔记 - 机器学xi应用

👉GeekPark - 科技产品与趋势

👉网易智能 - 智能科技资讯


2. 积累实际项目经验:尝试使用和优化通用与专用模型,积累实战经验。

一共两条路:

2.1 如果公司内部有AIGC项目组,主动申请内部转岗过去,这样可以在公司内部积累项目经验,是相对比较快速的一种方法。

2.2 通过私下学习补足项目经验。

2.2.1 通过找到一个AIGC领域的产品大牛/朋友带你做两三个项目【推荐】这种方式的好处是有经验的人知道要学习哪些算法、算法要掌握到什么程度、做AIGC项目的流程和方法是什么、面试中会重点问哪些问题等等,这其实是最快速的一种方法。

2.2.2 自己摸索自学【不推荐】,这种方式存在的问题是低效,网上找到的资料非常不成体系,而对于一个小白来说没有辨别能力,而且遇到问题没有人问会非常的痛苦。

3、提升数据处理能力:大模型的性能依赖于数据的质量和处理能力。提升你的数据收集、分析和处理技能,将对你的职业发展大有裨益。

4、构建多元技能:掌握编程、数据分析、模型训练等多种技能,将帮助你在大模型的生态中找到自己的定位。




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