大模型泡沫退去,谁能活到下半场?

devtools/2024/11/15 6:02:09/

前言

从今年3月开始,国内企业纷纷下场大模型,铆足劲秀肌肉,如今转向垂直行业淘金,试图争霸行业大模型。我们的心态也逐渐从看乐子,到严肃讨论。

人工智能的世界,我们经历了众多的概念游戏,在繁荣与衰退之间,只有对产业有价值的技术,才在最后阶段活了下来。

事实上,大模型就好比是卖给企业的科技大铲,只有让人买得起,用得顺手,才能创造更多价值。

不难预见,未来诸多行业将要经受大模型洗礼,变革正在悄然发生。

提前入局

机会来临之际,市场从不缺乏炒作。闻风而动的人一面不想错过天降的蛋糕,一面又忌惮大模型的高投入与薄利润。话虽如此,但更多人会选择先排个队,即便自己完全不知道会走向哪个终点。

商业的游戏从来都不是稳赚不赔,短短七个月,国内已有超过80个大模型公开测试,热闹异常的市场背后,有着残酷现实:以ChatGPT为代表的通用大模型,或许已经涨到头了。

第三方网站SimilarWeb监测数据显示,今年6月,ChatGPT网站与移动客户端的全球流量(PV)环比下降了9.7%,美国地区的流量环比下降了10.3%。与此同时,ChatGPT的独立访客数量(UV)下降了5.7%,访客在网站上花费的时间也下降了8.5%。

不止如此,投资人也开始谨慎评估大模型,一是他们看到了模型层与应用层巨大的鸿沟,二是他们看清大模型趋于同质化的现象,三是他们的算盘,不会为缺乏行业数据的人而拨动。

大模型的喧嚣正在远去,种种迹象表明,国内大模型正在退去泡沫。走向产业,成为数智创新者和数智实干家,思考的方向。
2023京东全球科技探索者大会暨京东云峰会,推出了京东言犀大模型。这个源于产业,服务产业的大模型,以数智供应链为着手点,切开了大模型的应用瓶颈。言犀大模型训练时融合70%的通用数据与30%数智供应链原生数据,致力于面向知识密集型、任务型产业场景,解决真实产业问题。

硬科技的提出者米磊曾说过,必须在泡沫退去之前,把泡沫变成自己的能力,这样才能在泡沫退去之后还能挣到钱,否则泡沫退去就只是裸泳了。大模型正是需要这样的过程。

历经数月洗牌,大模型逐渐找到了要去的方向

此时,与通用大模型相比,为医疗、工业、消费等领域带来红利的行业大模型,开始变得更受追捧。
可以说,供应链训练了产业大模型,而大模型也会在供应链上落地开花。

“做实做好大模型,深入产业,是现阶段最为重要的任务。” 在京东集团技术委员会主席、京东云事业部总裁曹鹏看来,每个企业都有自己的行业大模型,是大模型的未来趋势,谁用得好,谁就能在行业中占据优势。而京东现在也正致力于在具体场景中100%解决问题,而不需要在100个场景中解决10%问题。

泡沫在现代经济扩张中在所难免,但也没必要畏惧泡沫。历史上,6000多个手机品牌超过9成都消失了,留下的都是硬实力强大的企业,也是懂得消费者需求的企业。

行业变革才刚刚开始,大模型的进化之路还很长。正如京东CEO许冉所言,“从产业端切入大模型,如同是从北坡攀爬技术珠峰,道路虽然更加艰难,却有更波澜壮阔的风景。”

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

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阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2:AI大模型API应用开发工程

  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
  • 内容
    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.2.1 什么是Prompt
    • L2.2.2 Prompt框架应用现状
    • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    • L2.2.4 Prompt框架与Thought
    • L2.2.5 Prompt框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
    • L2.3.1 流水线工程的概念
    • L2.3.2 流水线工程的优点
    • L2.3.3 流水线工程的应用
    • L2.4 总结与展望

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
  • 内容
    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.3.1 ChatGLM的特点
    • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
    • L3.4.1 LLAMA的特点
    • L3.4.2 LLAMA的开发环境
    • L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
  • 内容
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划:

  • 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
  • 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
  • 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
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