2023年6月份我自己用一些开源框架自己搭了一套本地化'大模型', 用我在雪球的一些帖子作为训练集丢给模型去训练, 然后对它提问.
当时国内厂商都在追着openai的脚步做开放式大模型,对于私有化大模型基本还没有涉猎.其实我觉得大模型相对好的变现思路是对B端做基于行业的语料训练和调优, 并且做本地化/私有化部署.
这样做的好处有很多:
* 行业专精：通过行业特定的语料训练，模型可以更深入地理解行业术语和上下文，提供更准确的分析和预测。
* 集成性：本地化部署的模型可以更容易地与企业现有的IT基础设施和业务流程集成，提高整体运营效率。
* 定制化服务：本地化部署允许企业根据自己特定的业务需求和行业特点定制模型，从而更精准地服务于企业的核心业务。
* 数据安全：私有化部署可以保证企业的数据安全和隐私，避免在对类似chatgpt对话过程中的隐私数据泄露风险，符合一些行业对数据保护的严格要求。
合规性：某些行业可能受到严格的法规限制，要求数据必须在本地存储和处理。本地化部署有助于企业遵守这些法规。
* 性能优化：本地化部署可以减少数据传输的延迟，提高模型的响应速度和性能，尤其是在需要实时处理大量数据时。
* 控制权：企业可以完全控制自己的技术栈和数据，包括模型的训练、部署和维护，这有助于企业保持竞争优势。
* 灵活性：企业可以根据自己的需求随时调整模型，不需要依赖外部服务提供商的更新周期。
然而很遗憾,目前市场上提供企业端私有化大模型的解决方案我还没看到有比较靠谱的. 不过也能理解,这条路上布满荆棘:
* 市场认知：企业可能还没有充分认识到私有化大模型的潜在价值，或者对于如何有效利用这些技术还不够了解。
* 定制化需求：每个企业的业务需求都是独特的，这要求解决方案提供商能够提供高度定制化的服务，这是一个复杂且耗时的过程。
* 技术更新迭代：AI技术发展迅速，企业需要不断更新和迭代其技术栈，以保持竞争力。
* 市场成熟度：私有化大模型市场可能还不够成熟，需要时间来培育和教育市场。
与其跟美国互联网巨头拼个人端智能问答,多模态,真的还不如好好把企业端搞一搞,毕竟企业的买单能力远强于个人, 而且国内厂商在基础研究上确实不如美国,但是我们强在技术快速落地的能力.在竞争中扬长避短,实现对于企业端应用的山头抢占,也不失为一个靠谱的方向.