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          大模型引發(fā)軟件開發(fā)模式變革

          共 2448字,需瀏覽 5分鐘

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          2023-08-01 17:23

          之前三篇文章《以AI產(chǎn)品經(jīng)理的視角,談?wù)剬?duì)chatgpt們的理解》、《當(dāng)我們談通用人工智能,我們?cè)谡勈裁???/a>、《大模型產(chǎn)品化若干思考》,循序漸近介紹了chatgpt為代表的大模型帶來的變化,如今不到半年時(shí)間,大眾已經(jīng)對(duì)大模型快速經(jīng)歷了從狂熱、失望、理性恢復(fù)的階段。本篇從產(chǎn)品落地角度,談?wù)劥竽P鸵l(fā)的軟件開發(fā)模式的變革。
          向量數(shù)據(jù)庫
          伴隨大模型火爆的名詞之一是「向量數(shù)據(jù)庫」,其實(shí)在之前AI圈內(nèi)為了更好對(duì)機(jī)器表征,也對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化。
          機(jī)器只能接收0或1的信號(hào),需要將現(xiàn)實(shí)的文本或視頻表征成為機(jī)器更容易理解的向量數(shù)據(jù)。之前做智能推薦系統(tǒng)時(shí),將文本標(biāo)題和摘要向量化存儲(chǔ),并用于訓(xùn)練和推理早已經(jīng)比較成熟。圖像搜索也是先實(shí)現(xiàn)向量化,再求搜索目標(biāo)相似度高的圖像向量。
          這次大模型的火爆,帶火了向量數(shù)據(jù)庫,主要還是由于大模型作為基礎(chǔ)服務(wù),訓(xùn)練和微調(diào)成本都比較高,且涉及企業(yè)私有數(shù)據(jù)安全問題,將自有數(shù)據(jù)向量化后,用向量數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)并連接大模型實(shí)現(xiàn)上層應(yīng)用(比如搜索應(yīng)用),是兼具性價(jià)比和安全性的可行方式,即大模型的增量帶動(dòng)向量數(shù)據(jù)庫的更廣泛應(yīng)用。
          目前市場(chǎng)上,除了AIGC這種純基于大模型的原生應(yīng)用外,利用客戶私有數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)AIGA凸顯出了更大的生存概率,畢竟純AIGC最大競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手往往是大模型進(jìn)化本身。向量數(shù)據(jù)庫將會(huì)像GPU一樣,仍然有較大發(fā)展空間。
          大模型邊界
          不管基于大模型做什么上層應(yīng)用,都需要對(duì)大模型邊界有比較清醒的認(rèn)知。網(wǎng)上不乏各種大模型能力的評(píng)測(cè)和不同大模型的評(píng)分,會(huì)發(fā)現(xiàn)大模型在通用能力上往往不錯(cuò),但在具體垂直能力上不一定面面俱到。
          國內(nèi)通用大模型公司,對(duì)比的參照通常是GPT3.5或GPT4 中文表現(xiàn)能力,顯然openAI之前不會(huì)針對(duì)中文做大量優(yōu)化,而服務(wù)中國市場(chǎng),只需要做到中文就能夠解決大部分問題,這也給了中國通用大模型公司的生存空間。
          大模型顯然在圖片或文本上生成能力出色,但過去這段時(shí)間,讓大眾期待的大模型大幅改變世界的事情并沒有發(fā)生。問題在于生成圖片或文本,只是特定任務(wù),在這個(gè)世界上,就連出門都需要做大量決策,比如要見什么客戶穿什么衣服,是否有雨需要帶傘、有什么東西需要帶到單位、出差需要帶哪些東西。
          在大量的決策場(chǎng)景中,基礎(chǔ)大模型能做的有限,仍然需要專業(yè)的輸入和專業(yè)的內(nèi)容,因此openAI才需要引入插件機(jī)制。而插件機(jī)制的底層,實(shí)際是chatgpt通過開放接口,可供開發(fā)者自定義函數(shù),在chatgpt對(duì)語義理解后自行返回調(diào)用,再由本地執(zhí)行運(yùn)行對(duì)應(yīng)函數(shù),最終返回結(jié)果給chatgpt,來滿足種類無限的應(yīng)用需求。
          回頭來看,大模型的函數(shù)機(jī)制,釋放了生產(chǎn)力潛力。相比于原有人機(jī)交互模式,有了chatgpt這樣的語言模型之后,就可以通過自然語言驅(qū)動(dòng)各種原來需要鼠標(biāo)鍵盤的任務(wù),從而提升了人機(jī)交互效率,這場(chǎng)大模型能力的進(jìn)步,實(shí)際上,在軟件上是人機(jī)交互方式的巨大變革。

          MaaS理解
          針對(duì)大模型應(yīng)用層的一些研發(fā)框架,研究不難發(fā)現(xiàn),基本將大模型作為一種輸入數(shù)據(jù),并返回內(nèi)容或者對(duì)輸入數(shù)據(jù)重新理解整合的結(jié)果,也即當(dāng)成一種功能固定的模塊,只是這個(gè)模塊是可以理解和整理輸出自然語言的,因此大模型屬于一種標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù),即如今業(yè)內(nèi)普遍的模型即服務(wù)(MaaS)的概念。
          如今國內(nèi)一些開發(fā)者已經(jīng)可以非常方便調(diào)用openAI 提供的含chatgpt在內(nèi)的各種NLP 模型服務(wù),顯然模型即服務(wù)正在逐步廣泛成為現(xiàn)實(shí)。大模型開發(fā)框架langchain更是抽象出大模型開發(fā)框架,可以引入不同的大模型快速開發(fā)大模型應(yīng)用,解決了大模型最后一公里的問題,langchain在圈內(nèi)也越來越火,嘗試通過langchain開發(fā)成為一種擁抱大模型的流行趨勢(shì)。
          國內(nèi)一些組織甚至舉辦了一些基于langchain開發(fā)大模型的比賽,利用大模型實(shí)現(xiàn)個(gè)人助理、文本分類、游戲NPC的確對(duì)大模型應(yīng)用很有啟發(fā)意義。
          大模型動(dòng)蕩
          最近圈內(nèi)又開始宣傳大模型打工人集體畢業(yè)的新聞,原有大模型應(yīng)用公司收入和估值暴跌。做應(yīng)用搞開發(fā)是一回事,回歸商業(yè)本質(zhì),回答企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力是另外一回事,尤其早期基于通用大模型包殼的公司,隨著大模型進(jìn)化和低成本應(yīng)用,這些公司首先受到?jīng)_擊。
          而擁有其他資源或能力,將大模型作為人機(jī)交互方式變革的延伸應(yīng)用,受到?jīng)_擊就沒那么大。例如原來做A行業(yè)或業(yè)務(wù),現(xiàn)在通過大模型加成,更好做A行業(yè)或業(yè)務(wù),行業(yè)經(jīng)驗(yàn)壁壘或數(shù)據(jù)壁壘是天然的護(hù)城河。
          因此做大模型應(yīng)用,市場(chǎng)不一定非得萬億級(jí)市場(chǎng),有擅長的行業(yè)和核心能力是關(guān)鍵,至少目前看來,大模型很難成為核心能力。

          關(guān)于作者:

          小樂帝,一線大數(shù)據(jù)&AI產(chǎn)品經(jīng)理、簡(jiǎn)書互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)秀作者、產(chǎn)品經(jīng)理讀書會(huì)創(chuàng)始人。

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