現(xiàn)階段，許多類型的大模型涌現(xiàn)在市面上，那么，這些大模型可以分成哪些類型？實力強的大模型，又都具備哪些能力呢？這篇文章里，作者分享了他的看法，一起來看。

前幾日，人工智能研究公司OpenAI CEO山姆·奧特曼（Sam Altman）在談及人工智能這項技術的潛力以及人們對它的擔憂時，曾表示“AI發(fā)展速度快得嚇人，就像停不下來的龍卷風?！笨梢?，人工智能正在以它超前的速度改變世界。

在經(jīng)歷了年初人工智能之大模型風口的狂熱之后，截止2023年10月，我國擁有10億參數(shù)規(guī)模以上大模型的廠商及高校院所達到了254家，這其中既有通用大模型（AGI），也有垂直大模型。換句話說，就是每隔幾天，國內就會官宣一個新的大模型。

但越來越多的從業(yè)者會發(fā)現(xiàn)，大模型的智能化與商業(yè)化落地其實并沒有那么快速。

隨著大模型技術的演變和業(yè)務的落地推進，會像大浪淘沙般將一些參與主體過濾出去，最終，只有手握硬核技術實力和資源的企業(yè)才能活下去。

那么，現(xiàn)階段國內如此多的大模型，都有哪些類型？哪家實力最強呢？

一、通用大模型與垂直大模型，哪個有前景

據(jù)稱，國內大模型已近80個，這其中包括通用大模型和垂直大模型（也叫專用大模型）。它們二者相比，孰高孰低呢？其實二者如果從應用角度出發(fā)考慮的話，都具有各自的特點。

通用大模型（AGI）是指適用于多個領域或行業(yè)的大模型，例如自然語言處理領域的預訓練模型、圖像識別領域的預訓練模型等等。

這種大模型具有更廣泛的的應用范圍，可以在多個領域內發(fā)揮作用。我們常常聽到的人工智能公司OpenAI開發(fā)的ChatGPT、阿里的通義千問、百度的文心一言等都是通用大模型的代表。

而垂直大模型則是針對某個特定的領域或行業(yè)研發(fā)的大模型，例如醫(yī)療領域的大模型、金融領域的大模型、物流領域的大模型等。

做到这三点挑战，产品经理只会不断升值

好的产品经理是很稀缺的，懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网，依然是抢手货。相反，如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理，恐怕走不过未来3-5年的洪流。

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就比如物流場景涉及單證（物流活動中進行物流承運而出具的合法效力文件，比如物流承運合同單證等）多、格式不統(tǒng)一等問題，物流大模型可以對其進行快速、準確的標準化識別，提供結構化數(shù)據(jù)并做好糾錯、補全等操作，保障后續(xù)運單分單、履約配送等環(huán)節(jié)的質量和效率。

這種大模型在特定領域內具有更高的專業(yè)性和針對性，能夠更好地解決該領域內的特定問題，因此垂直大模型也叫專用大模型。

可以說每個跟每個之間非常難以比較，所以也很難說哪個最有前途。

二、實力強的大模型擁有哪些超能力

雖然無法使用一個定律來比較出通用大模型與垂直大模型的優(yōu)劣，但實力強的大模型擁有的“超能力”總是具有共性的，也具有更廣闊的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

1. 超大算力

相較于一般AI應用，大模型應用的訓練及推理需要更強的算力支持，可以說算力決定了一個通用大模型的底線。

國內提供云服務的阿里云、騰訊云自身就擁有超大算力，這是他們研發(fā)的大模型所具有的最大競爭力。

2. 數(shù)據(jù)量大

訓練大模型需要更大的數(shù)據(jù)量，更好的數(shù)據(jù)質量，更多樣性的數(shù)據(jù)源。因此在大家算力都夠、大模型架構差不多的情況下，誰若再加上數(shù)據(jù)量多、數(shù)據(jù)質量高的優(yōu)勢，便會相應地提升大模型的質量，大模型落地應用的效果也就會越好。

3. 是開源大模型

還有一個考慮的因素是是否是開源大模型。開源由于源代碼公開，可以根據(jù)用戶的需求隨時修改和定制開發(fā)，且一般是免費的（免費使用降低了大模型的使用門檻，例如國外的ChatGPT和國內的文心一言的爆火恰就是因為它使用便捷，人人只需注冊即可體驗），可以讓更多的開發(fā)人員和用戶參與，提高大模型的質量和穩(wěn)定性。開源的大模型代表有阿里的通義千問。

而閉源大模型則由開發(fā)公司維護，雖然可以控制大模型的質量和穩(wěn)定性，但如果不能不斷地提升自己的模型能力，不能保持長期不可動搖的領先性能，有可能會被開源取代。所以屬于閉源的大模型ChatGPT、文心一言等需要保持強勁的性能。

4. 是否擁有API接口

開放服務能力是評價大模型能力的重要要素之一，大模型開放了API接口可以幫助其提升開放性，改善對外服務能力。

API接口開放對于專業(yè)人員來說必不可少?？蒲腥藛T可以利用其做大量的測試。個人創(chuàng)業(yè)者也可以利用接口將其運用到實際的業(yè)務中。

相信在不久的將來，隨著大模型面臨的技術和成本問題被解決，相關的企業(yè)級應用或消費型應用落地的節(jié)奏將會加快。這樣也會凸顯出一批批強大的大模型廠商和應用型產(chǎn)品，而這些廠商和產(chǎn)品很大可能出自于今天這些已嶄露頭角的大模型產(chǎn)品。