學(xué)習(xí)大模型的重要意義：

大模型，全稱大型語(yǔ)言模型或大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，是指通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練而成的人工智能系統(tǒng)。這些模型通常基于海量的互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠理解自然語(yǔ)言、生成連貫的文字內(nèi)容，并執(zhí)行諸如翻譯、寫(xiě)作、代碼生成等多種任務(wù)。它們之所以被稱為“大”，不僅是因?yàn)樗褂玫臄?shù)據(jù)集非常龐大，也因?yàn)闃?gòu)建和運(yùn)行這類模型所需的計(jì)算資源相當(dāng)巨大。

大模型是目前最熱的技術(shù)之一，我們需要深刻的了解他：

推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新：大模型是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域最前沿的技術(shù)之一，它促進(jìn)了自然語(yǔ)言處理（NLP）等領(lǐng)域的快速發(fā)展。掌握相關(guān)知識(shí)有助于緊跟技術(shù)潮流。

改變工作方式：隨著大模型的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，很多行業(yè)的工作流程正在被重新定義。比如，在客服、教育、媒體創(chuàng)作等行業(yè)中，使用大模型可以提高效率、降低成本。

提升個(gè)人效率：對(duì)于普通用戶而言，學(xué)會(huì)如何有效地利用大模型來(lái)輔助學(xué)習(xí)、解決問(wèn)題或者激發(fā)創(chuàng)意，也是一種重要的數(shù)字素養(yǎng)。

無(wú)論是從專業(yè)發(fā)展角度還是日常生活角度來(lái)看，都有必要對(duì)其有一定的認(rèn)識(shí)與了解。

大模型通俗定義：

大模型，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就像是一個(gè)超級(jí)聰明的大腦，它通過(guò)學(xué)習(xí)大量的信息來(lái)理解世界，并能夠解決各種復(fù)雜的問(wèn)題。這種“大腦”實(shí)際上是由計(jì)算機(jī)程序構(gòu)成的，特別是通過(guò)一種叫做深度學(xué)習(xí)的技術(shù)訓(xùn)練出來(lái)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

大模型是如何工作的

想象一下，如果你每天閱讀成千上萬(wàn)本書(shū)籍、觀看無(wú)數(shù)小時(shí)視頻并聽(tīng)大量音樂(lè)，隨著時(shí)間推移，你會(huì)變得非常博學(xué)多才，能夠回答關(guān)于幾乎所有話題的問(wèn)題。大模型的工作原理與此類似：它們被“喂給”海量的數(shù)據(jù)（包括文本、圖片等），然后通過(guò)復(fù)雜的算法自動(dòng)學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。一旦學(xué)會(huì)了足夠多的知識(shí)，大模型就能夠根據(jù)所學(xué)來(lái)生成新內(nèi)容或解決問(wèn)題了。

可以用個(gè)更具體的比喻：假設(shè)你要教一個(gè)小孩子畫(huà)畫(huà)。一開(kāi)始，你可能需要一步一步地指導(dǎo)他如何握筆、怎樣調(diào)色；但隨著練習(xí)次數(shù)增加，這個(gè)孩子慢慢就能自己創(chuàng)作出美麗的作品了。對(duì)于大模型而言，“畫(huà)畫(huà)”的過(guò)程就是處理任務(wù)的過(guò)程，而“不斷練習(xí)”則是指使用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

大模型與傳統(tǒng)模型的區(qū)別

• 規(guī)模差異：傳統(tǒng)模型通常規(guī)模較小，參數(shù)量有限，因此它們的學(xué)習(xí)能力也較為有限。相比之下，大模型擁有數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)十億個(gè)參數(shù)，這意味著它們可以捕捉到更加細(xì)微且復(fù)雜的特征。

• 泛化能力：由于訓(xùn)練時(shí)接觸到了極其廣泛的信息源，大模型往往展現(xiàn)出更強(qiáng)的泛化能力——即在面對(duì)未見(jiàn)過(guò)的新情況時(shí)也能表現(xiàn)良好。而傳統(tǒng)模型可能因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)不夠豐富或者多樣性不足，在遇到新問(wèn)題時(shí)容易出現(xiàn)偏差。

• 應(yīng)用場(chǎng)景：過(guò)去，我們可能會(huì)為每個(gè)特定任務(wù)開(kāi)發(fā)專門(mén)的小型AI系統(tǒng)（比如圖像識(shí)別、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字）。但現(xiàn)在，同一個(gè)大模型經(jīng)過(guò)適當(dāng)調(diào)整后就可以勝任多種不同類型的任務(wù)，從寫(xiě)文章到編程輔助再到藝術(shù)創(chuàng)作等等。

總的來(lái)說(shuō)，大模型就像是一個(gè)多才多藝的全能選手，不僅知識(shí)淵博而且適應(yīng)性強(qiáng)，這使得它在許多領(lǐng)域都能發(fā)揮重要作用。

大模型的核心特點(diǎn)通俗講解：

大模型的核心特點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1. 數(shù)據(jù)量大：為了達(dá)到較高的準(zhǔn)確性和泛化能力，大模型在訓(xùn)練過(guò)程中需要消耗極其龐大的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)不僅數(shù)量龐大，而且種類豐富，覆蓋了廣泛的主題和領(lǐng)域，從而確保模型能夠從多角度、多層次的信息中學(xué)習(xí)到有用的知識(shí)。通過(guò)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，大模型可以更好地理解和處理未曾見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)或情境。

1. 參數(shù)多：與傳統(tǒng)的小規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，大模型的一個(gè)顯著特點(diǎn)是擁有數(shù)以億計(jì)甚至更多的參數(shù)。這樣的設(shè)計(jì)允許模型捕捉更加復(fù)雜精細(xì)的數(shù)據(jù)特征及其之間的關(guān)系，提高了模型對(duì)輸入信息的理解深度。高參數(shù)量意味著更強(qiáng)的表達(dá)能力，使得模型能夠模擬出更接近人類思維方式的行為模式。

1. 計(jì)算能力強(qiáng)：由于涉及到海量數(shù)據(jù)處理及復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算，大模型的訓(xùn)練過(guò)程非常耗時(shí)且資源密集。因此，強(qiáng)大的計(jì)算平臺(tái)（如GPU集群）成為支撐其運(yùn)行的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施之一。此外，在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)行快速響應(yīng)也要求有足夠的算力支持高效的推理過(guò)程。

1. 學(xué)習(xí)能力強(qiáng)：基于上述特性，大模型展現(xiàn)出了卓越的學(xué)習(xí)能力。它們不僅能有效地從大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值的信息，還能夠在一定程度上實(shí)現(xiàn)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，即無(wú)需明確的人工標(biāo)記就能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)部隱藏的結(jié)構(gòu)和規(guī)律。更重要的是，經(jīng)過(guò)充分訓(xùn)練后的大模型往往具備良好的泛化性能，即使面對(duì)新類型的問(wèn)題也能給出合理的解決方案或預(yù)測(cè)結(jié)果。

大模型的應(yīng)用場(chǎng)景

聊天機(jī)器人

在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，大模型的應(yīng)用極為廣泛，其中一個(gè)典型例子就是聊天機(jī)器人。這些機(jī)器人通過(guò)使用先進(jìn)的語(yǔ)言模型來(lái)理解用戶的意圖，并生成相應(yīng)的回復(fù)。這不僅限于簡(jiǎn)單的問(wèn)答服務(wù)，還包括了能夠進(jìn)行連續(xù)對(duì)話、提供情感支持甚至完成特定任務(wù)（如預(yù)訂機(jī)票或查詢天氣）的復(fù)雜系統(tǒng)。此外，翻譯工具也受益于大模型的發(fā)展。通過(guò)訓(xùn)練大量多語(yǔ)言文本數(shù)據(jù)，這些模型可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確流暢的跨語(yǔ)言轉(zhuǎn)換，幫助人們跨越語(yǔ)言障礙交流。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)

當(dāng)談到圖像識(shí)別和視頻分析時(shí)，大模型同樣發(fā)揮著重要作用。在圖像識(shí)別方面，它們被用來(lái)提高物體檢測(cè)精度、人臉認(rèn)證以及場(chǎng)景理解能力等。例如，在社交媒體平臺(tái)上自動(dòng)標(biāo)記照片中的人物；或者是在安全監(jiān)控系統(tǒng)中快速定位異常行為。至于視頻分析，則涵蓋了動(dòng)作識(shí)別、事件預(yù)測(cè)等多個(gè)方向，比如體育賽事中的精彩瞬間剪輯自動(dòng)化、或是自動(dòng)駕駛汽車對(duì)周圍環(huán)境的理解與反應(yīng)決策支持。

電商推薦

電子商務(wù)網(wǎng)站及各種在線服務(wù)平臺(tái)上推薦算法的進(jìn)步離不開(kāi)大模型的支持。通過(guò)對(duì)用戶行為歷史、偏好設(shè)置等信息的學(xué)習(xí)，這些模型能夠更加精準(zhǔn)地向用戶推送他們可能感興趣的商品或內(nèi)容。這種個(gè)性化體驗(yàn)不僅提升了用戶體驗(yàn)滿意度，同時(shí)也增加了商家銷售額。無(wú)論是商品購(gòu)買(mǎi)建議還是新聞資訊流排序，背后都離不開(kāi)強(qiáng)大而復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)支撐。

醫(yī)療診斷：

借助于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以更快的給出一般性的醫(yī)療咨詢與建議，同時(shí)也可以通過(guò)分析電子健康記錄來(lái)預(yù)測(cè)患者未來(lái)的健康狀況。

金融分析：

金融機(jī)構(gòu)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)快速的對(duì)行業(yè)進(jìn)行分析，加快了尋找資料的效率，比較典型的比如kimi，就是靠長(zhǎng)上下文的金融分析為核心打點(diǎn)，快速凄涼的。

大模型的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)

大模型的優(yōu)勢(shì)

• 高精度：大模型由于其龐大的參數(shù)量和復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，能夠捕捉到數(shù)據(jù)中的細(xì)微特征與模式，這使得它們?cè)谔幚碇T如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言理解等復(fù)雜任務(wù)時(shí)展現(xiàn)出極高的準(zhǔn)確性。例如，在文本生成領(lǐng)域，大模型不僅能夠生成連貫且符合語(yǔ)境的句子，還能根據(jù)上下文調(diào)整語(yǔ)氣或風(fēng)格，從而提供更加貼近人類交流水平的回答。

• 強(qiáng)大的泛化能力：得益于廣泛的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練以及深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的設(shè)計(jì)，大模型具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)抽象概念的能力，并能將學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到新情境中去。這意味著即使面對(duì)未曾見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)類型或者問(wèn)題場(chǎng)景，這些模型也往往能夠給出合理有效的解決方案。

• 能處理復(fù)雜任務(wù)：相較于傳統(tǒng)算法，大模型通過(guò)模仿人腦工作方式來(lái)解決問(wèn)題，因此在應(yīng)對(duì)多模態(tài)信息融合（如同時(shí)分析文字、聲音和圖片）、跨學(xué)科知識(shí)整合等方面展現(xiàn)出了前所未有的靈活性。比如，在醫(yī)療診斷輔助系統(tǒng)中，大模型可以綜合考慮病人的臨床癥狀、遺傳背景等多種因素，為醫(yī)生提供更全面準(zhǔn)確的建議。

大模型的挑戰(zhàn)

• 計(jì)算資源需求高：訓(xùn)練和運(yùn)行大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要消耗大量算力。從硬件角度來(lái)看，這通常意味著高昂的成本投入；而軟件方面，則要求有高效并行計(jì)算框架的支持才能充分利用現(xiàn)有資源。此外，隨著模型規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)，如何優(yōu)化算法以減少能耗也成為一個(gè)重要課題。

• 數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題：為了保證良好的性能表現(xiàn)，大模型通常需要接觸海量真實(shí)世界的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。然而，在這個(gè)過(guò)程中如果缺乏適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)保護(hù)措施，則可能導(dǎo)致敏感信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)增加。尤其是在涉及個(gè)人身份認(rèn)證、健康記錄等領(lǐng)域時(shí)，確保用戶數(shù)據(jù)的安全變得尤為重要。

• 模型解釋性差：盡管大模型在很多應(yīng)用場(chǎng)景下都能取得優(yōu)異的成績(jī)，但它們內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制卻相對(duì)難以理解。這種“黑盒”特性使得人們很難直接從結(jié)果反推出決策依據(jù)，給調(diào)試錯(cuò)誤及驗(yàn)證邏輯正確性帶來(lái)了困難。特別是在那些對(duì)透明度要求較高的行業(yè)里（如金融監(jiān)管），提高模型可解釋性成為了一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

大模型的發(fā)展歷程

早期發(fā)展

大模型的概念最早可以追溯到20世紀(jì)90年代，但真正意義上的快速發(fā)展始于本世紀(jì)初。最初，研究者們主要關(guān)注的是如何通過(guò)增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)來(lái)提高模型性能，這一階段的工作為后來(lái)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。到了2010年代中期，隨著計(jì)算能力的顯著提升以及大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)集的可用性增強(qiáng)，如ImageNet等視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽極大地推動(dòng)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的應(yīng)用和發(fā)展。與此同時(shí)，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)尤其是長(zhǎng)短期記憶(LSTM)和門(mén)控循環(huán)單元(GRU)也逐漸成為主流方法之一。這些進(jìn)步共同促進(jìn)了第一代具有較強(qiáng)泛化能力的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的誕生。

近年來(lái)的突破

近年來(lái)，大模型經(jīng)歷了從量變到質(zhì)變的過(guò)程。特別是自2018年BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）提出以來(lái)，基于Transformer架構(gòu)的語(yǔ)言模型迅速崛起，并在多個(gè)NLP任務(wù)上取得了前所未有的成績(jī)。隨后出現(xiàn)了更大規(guī)模、更復(fù)雜的模型如GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3)，它擁有超過(guò)1750億個(gè)參數(shù)，能夠生成連貫且富有創(chuàng)造性的文本內(nèi)容。此外，在多模態(tài)學(xué)習(xí)方面也取得了重要進(jìn)展，比如DALL-E這樣的模型能夠根據(jù)給定的文字描述生成相應(yīng)的圖像，展示了強(qiáng)大的跨模態(tài)理解與生成能力。同時(shí)，為了應(yīng)對(duì)超大規(guī)模模型帶來(lái)的高昂訓(xùn)練成本問(wèn)題，研究界也在探索更加高效的算法優(yōu)化策略及硬件加速方案。

未來(lái)的發(fā)展方向

展望未來(lái)，大模型將繼續(xù)朝著以下幾個(gè)方向演進(jìn)：

計(jì)劃能力進(jìn)一步增強(qiáng)： 模型的能力要隨著數(shù)據(jù)量的增加，而進(jìn)一步增強(qiáng)。

實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)能力增強(qiáng)： 目前大模型的知識(shí)學(xué)習(xí)階段和能力推演階段是分開(kāi)的，未來(lái)會(huì)合并在一起

模型小型化與輕量化：雖然目前的趨勢(shì)是構(gòu)建越來(lái)越大的模型以追求更好的效果，但考慮到實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的資源限制，開(kāi)發(fā)出體積小、效率高且易于部署的小型模型將成為一個(gè)重要課題。

可解釋性與透明度：隨著AI技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，如何確保其決策過(guò)程透明可理解變得尤為重要。因此，增強(qiáng)模型內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制的理解，提高其可解釋性將是未來(lái)發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

個(gè)性化服務(wù)與隱私保護(hù)：利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)等新技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)本地化處理的同時(shí)提供定制化服務(wù)，既滿足了個(gè)性需求又保障了個(gè)人信息安全，這將是未來(lái)大模型應(yīng)用的一大趨勢(shì)。

國(guó)內(nèi)大模型哪家強(qiáng)？結(jié)論先行：

Qwen系列由阿里巴巴推出，最近開(kāi)源了QWen 2.5版本，提供從7B到110B的全尺寸模型，并支持視覺(jué)和文本等多種模態(tài)。這一系列不僅在技術(shù)能力上處于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先位置，在開(kāi)放性方面也做得非常出色，全系列模型均對(duì)外開(kāi)源，體現(xiàn)了極高的開(kāi)放度和技術(shù)自信。

yi系列是由李開(kāi)復(fù)創(chuàng)立的領(lǐng)賢AI開(kāi)發(fā)的一組大模型，盡管其整體性能位于國(guó)內(nèi)前列，但在開(kāi)放性和社區(qū)參與度上略顯保守，僅有一小部分（最高至3.5B參數(shù)規(guī)模）進(jìn)行了開(kāi)源。這限制了它與更廣泛開(kāi)發(fā)者群體之間的互動(dòng)機(jī)會(huì)。

glm系列源自清華大學(xué)背景的智譜清言團(tuán)隊(duì)，該系列同樣屬于中國(guó)大模型領(lǐng)域的佼佼者之一。雖然已開(kāi)源了glm-4版本供研究使用，但相比起其他競(jìng)品，在多模態(tài)處理及模型大小范圍覆蓋上仍有改進(jìn)空間。

豆包系列出自字節(jié)跳動(dòng)旗下，特別擅長(zhǎng)于C端應(yīng)用中的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)。然而，在與其他頂級(jí)中文語(yǔ)言模型相比較時(shí)，無(wú)論是功能全面性還是國(guó)際影響力方面都存在一定的差距。此外，該系列產(chǎn)品尚未參與任何海外權(quán)威評(píng)測(cè)活動(dòng)。

文心系列是百度所研發(fā)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，其技術(shù)水平大致與字節(jié)跳動(dòng)的產(chǎn)品相當(dāng)。值得注意的是，文心系列主要關(guān)注于國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，并且只在國(guó)內(nèi)相關(guān)排名中有所表現(xiàn)。

混元系列來(lái)自騰訊公司，這款產(chǎn)品的能力水平與百度的文心系列基本持平。同樣地，混元系列也主要是針對(duì)中國(guó)市場(chǎng)設(shè)計(jì)，并且只在中國(guó)本土進(jìn)行評(píng)價(jià)測(cè)試。

常見(jiàn)大模型 客觀測(cè)評(píng) 方法介紹

大模型本身的能力橫評(píng)主要通過(guò)基準(zhǔn)測(cè)試和人類評(píng)估兩種方式進(jìn)行。

1）基準(zhǔn)測(cè)試，也稱為“考試模式”

其核心思路是通過(guò)一系列預(yù)設(shè)的問(wèn)題來(lái)考察模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)，這些問(wèn)題覆蓋了數(shù)學(xué)、邏輯推理、常識(shí)等多個(gè)領(lǐng)域。常見(jiàn)的基準(zhǔn)測(cè)試包括GSM-8K（側(cè)重于數(shù)學(xué)解題能力）、MMLU（多語(yǔ)言多領(lǐng)域知識(shí)理解）、TheoremQA（定理證明相關(guān)問(wèn)題）以及GPQA（廣泛的知識(shí)問(wèn)答）。這些測(cè)試能夠較為客觀地衡量不同模型之間的差異。

2）人類評(píng)估或稱競(jìng)技場(chǎng)模式

則是將同一問(wèn)題同時(shí)提交給兩個(gè)模型作答，然后由真人根據(jù)答案的質(zhì)量選擇更優(yōu)者。這種方式由于采用開(kāi)放式問(wèn)題且最終評(píng)判基于人的主觀判斷，因此更能反映模型在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的表現(xiàn)情況。通常來(lái)說(shuō)，這兩種評(píng)估方法的結(jié)果具有較高的一致性。

從原理來(lái)說(shuō)，最可信的測(cè)試，就是人類評(píng)估競(jìng)技場(chǎng)模式，這個(gè)模式可以非?？陀^的體現(xiàn)機(jī)器回答對(duì)人類的幫助，而且難以作弊，非?？陀^。
基準(zhǔn)測(cè)試，可以參考huggingface的 ： https:///spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard 。

而人類評(píng)估競(jìng)技場(chǎng)模式，

        也可以參考國(guó)外 ： https:// 的

        或者咱們國(guó)內(nèi)的平替 思南平臺(tái) ： CompassArena

我要做業(yè)務(wù)，怎么選出自己合適的大模型？

1）從榜單的排名來(lái)分析

建議選擇綜合能力較強(qiáng)且在特定任務(wù)上表現(xiàn)突出的大模型。比如，如果您的業(yè)務(wù)側(cè)重于代碼生成，可以考慮選擇專門(mén)針對(duì)編程語(yǔ)言訓(xùn)練過(guò)的模型；如果是圖像處理，則尋找在視覺(jué)任務(wù)中排名靠前的產(chǎn)品。這些經(jīng)過(guò)特定數(shù)據(jù)集優(yōu)化的模型，在其專長(zhǎng)領(lǐng)域通常能提供更佳的服務(wù)質(zhì)量。

考慮到國(guó)情因素，優(yōu)先推薦使用國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)的大模型，如阿里云的通義千問(wèn)等，它們不僅更容易獲取到技術(shù)支持和服務(wù)保障，在遵守本地法律法規(guī)方面也更加可靠。此外，國(guó)產(chǎn)模型往往能夠更好地理解中文語(yǔ)境下的請(qǐng)求，從而給出更為準(zhǔn)確的回答。

2）是否支持私有化部署

這一點(diǎn)非常重要。對(duì)于那些對(duì)數(shù)據(jù)安全有較高要求的企業(yè)來(lái)說(shuō)，擁有一個(gè)可以在自己控制范圍內(nèi)運(yùn)行的AI系統(tǒng)是非常必要的。因此，在挑選大模型時(shí)，除了考察它是否開(kāi)放API接口供外部調(diào)用外，還需確認(rèn)該模型是否允許進(jìn)行私有化部署，并且在部署后仍能保持良好的性能與穩(wěn)定性。

3）在成本上做出考量

公開(kāi)API的價(jià)格通常是透明且易于比較的，選擇性價(jià)比高的服務(wù)即可。而當(dāng)涉及到需要將模型私有化部署時(shí)，則需進(jìn)一步評(píng)估不同規(guī)模模型之間的權(quán)衡——較小的模型雖然初始投入較低，但可能無(wú)法滿足復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景的需求；相反地，大型模型雖然初期投資較大，但卻能為長(zhǎng)期發(fā)展提供更多可能性。根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)及預(yù)算限制做出合理選擇才是關(guān)鍵。

整體而言通義Qwen是我們推薦的

通義Qwen目前是最為開(kāi)放的大模型之一，它不僅提供了全尺寸的多模態(tài)大模型開(kāi)源版本，還在多個(gè)權(quán)威評(píng)測(cè)中取得了優(yōu)異成績(jī)。例如，在MMLU、TheoremQA和GPQA等客觀評(píng)測(cè)指標(biāo)上，通義Qwen的表現(xiàn)超過(guò)了Llama 3 70B，并在Hugging Face的Open LLM Leaderboard排行榜上位列第一。這些成就證明了其在理解和生成方面的能力。

在國(guó)內(nèi)，通義Qwen也處于絕對(duì)的第一梯隊(duì)。我們通過(guò)實(shí)際測(cè)試發(fā)現(xiàn)，結(jié)合RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術(shù)后，該模型的指令遵從能力等關(guān)鍵性能完全能夠滿足大多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景的需求。此外，現(xiàn)在還有100萬(wàn)免費(fèi)token可供使用，無(wú)論是通過(guò)API調(diào)用還是自行構(gòu)建服務(wù)，成本都非常低廉，甚至可以實(shí)現(xiàn)免費(fèi)部署。

特別值得一提的是，通義系列中的Qwen和Qwen-VL兩個(gè)版本，在國(guó)內(nèi)開(kāi)源模型排行榜上均占據(jù)首位，分別代表了文本生成與多模態(tài)處理領(lǐng)域的頂尖水平。對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，這無(wú)疑是一個(gè)極具吸引力的選擇，既可以獲得高性能的支持，又能享受到較低的成本優(yōu)勢(shì)。