垂類模型大有前景,但AGI卻給自己“挖了個坑”

2023-08-22 18:40:05    編輯: robot
導讀  巨量模型是個“坑”,但垂直模型不是。  @數科星球原創  作者丨苑晶  編輯丨大兔 2023年4月,GPT-5的相關消息引起了一陣轟動。彼時,人們對巨量大模型既有期待、也有恐懼。更有甚者,認爲人類...

 巨量模型是個“坑”,但垂直模型不是。 

@數科星球原創 

作者丨苑晶 

編輯丨大兔

2023年4月,GPT-5的相關消息引起了一陣轟動。彼時,人們對巨量大模型既有期待、也有恐懼。更有甚者,認爲人類歷史或許將因此而畫上終止符。

但很快,從業者便發現,巨量大模型存在“不經濟”、“不適用”的缺陷。隨即,垂直模型开始興起。以至於,在2023年的Q2和Q3,垂直模型正在大批量的出現。

除已發布的垂直模型外,據數科星球(ID:digital-planet)初步測算,未來還將有更多產品問世。

真理越辯越明,在對話多位行業資深人士後,我們發現了垂直模型的未來。它不僅限於提供超越個體智力的“認知對話框”,還可以結合具體行業賦能千行百業。

現在,人們正在跳出OpenAI爲行業“挖的坑”,开始正視這項技術所帶來的真正價值。

01 

越通用,越尷尬

以往,人們對通用大模型的觀感是,它是一位良師益友,也無所不知。在產品角度,它被認爲是一種認知型產品,用戶體驗體現在對話中給出的答案。

在過去,科學家們將主要精力放在了“如何將對話答案呈現地更聰明”。但實際上,卻忽略了除認知功能外的絕大部分用戶需求。

一位專注於營銷獲客的企業家對數科星球(ID:digital-planet)說:“我們需要更多的多模態數據以讓用戶畫像更精確,但隨着通用大模型參數量的增大,這種反饋結果反而越來越不精准。”

他不是唯一一個抱怨於此的從業者。更多人認爲,在諸如LLaMA7B-65B的大模型中,參數量的提升對一些行業的幫助微乎其微。有一位出海領域從業者甚至認爲“3B就夠用了。”

對於垂直行業來說,增多的參數只是拓寬了大模型的知識面,但並沒有落實到具體行業。換句話講,大模型所增加的“智力”是千行百業中不需要的,客觀上造成了供需不匹配的情況出現。

一位從業者表示,“它(指國外某大模型)以前是初中畢業水平,現在可能已經博士後了,可是我們行業其實高中畢業、大專生就可以了。”所以,在給定的計算預算下,垂直領域最好的性能不是由最大的模型實現的,反而可以通過在更多數據上訓練的小模型實現。

以上,便是如今垂直模型能大型其道的根本原因。

02 

“我想要的現在就要” 

這些天,小模型和智能體(AI Agents)的火爆似乎印證了上述事實。即對行業從業者而言,开發出好用的行業工具的價值比一個看似“全知全能”的Copilot的價值多得多。

一位出海小模型從業者對數科星球(ID:digital-planet)稱,他們的項目順利拿到種子融資後,今年預計可以輕松實現2000萬營收。就其項目本質,是利用开源模型和公开數據結合多模態構建出海營銷工具。該項目可以繞开Temu、TikTok、亞馬遜或Shopify等“媒介型”產品,通過EDM、即時通訊和電話/短信等方式觸及東南亞的用戶。

雖然,電話營銷看起來又土又招人煩。但在ToB行業,在形形色色的獲客手段都如過眼雲煙後,證明了一個曾被反復證明的結論:最粗暴的做法往往是最有效的。

說回正題。最近一些天,我們看到的現實情況是,各行各業的從業者們正在展开對通用大模型的思辨,在現在,人們比以往任何時候都更希望簡單直接、甚至直接創造營收。

一位服裝行業從業者的回答更加直接了當:他既不看好智能助理也不看好國內大模型。其給出的解釋是:“Copilot的故事被微軟講到頭了,國內大模型之間的差距不大,現在开源數據集越來越多,國內相關產品的優勢就更小了。”

在大模型打的頭破血流之際,似乎,智能助理的市場空間只能寄希望於信創。

上述現實的市場情況導致幾個結果:

其一,對於國內非通用大模型類廠商而言,選擇做垂直則意味着跟國內無數個“作坊式”AIGC團隊競爭,陽春白雪如何打敗螞蟻雄兵,前者的商業模式仍需推敲;

其二,由於不友好的GPU銷售環境,越來越多的團隊正在租用算力資源,用訓練小模型的方式推出產品。對比國內廠商所提供的接口,很多企業更愿意用GitHub开源軟件;

這樣一來,曾經被行業看作“折中”路线的小模型,在性價比思維下“復活”了,並且呈現出愈演愈烈趨勢。但反過來說,這似乎打了AGI一個耳光。

03 

是模式還是收入 

是模式還是收入,這是一個問題。

有人說,AIGC看似火爆、被投卻很少,無疑是行業虛火、是美麗的泡沫;有人說,現在活下去才是王道、賺錢比什么都強,所以“野路子”頻出、也有不少人悶聲發大財。

客觀而言,上述幾種情況同時存在。究其原因:一方面,對於投資人而言,“不是名校、大廠、科班我不投”,這是一種信仰正確,短期難以改變;另一方面,普通的計算機人才常年供過於求、AI人才鳳毛麟角,加之對GitHub的使用習慣,盲目跟風在所難免。

在數科星球(ID:digital-planet)所接觸的諸多項目裏,一些BP中的CTO甚至是大廠前端背景、資深數據庫工程師,但我們又不能質疑這類團隊的造血能力。

“當你以一種立場出發,其實便已經得到了答案。”一位投資人對我們說。硅谷的模式燒錢很多、本土的案例似乎也可以日進鬥金,我們看到一個蓬勃而又扭曲的世界。“既然一线基金認爲我們是三线項目,那么就讓三线基金來投吧。”某項目創始人感慨的說。

是模式,還是收入?有人選擇前者,有人更貼合實際。

在當下,“全知全能”的AGI似乎漸行漸遠,如果垂直模型證明了自己,那么先前行業裏豈不在爲自己“挖坑”?

垂直和通用誰能笑道最後?

*數科星球(ID:digital-planet)出品

       原文標題 : 垂類模型大有前景,但AGI卻給自己“挖了個坑”



標題:垂類模型大有前景,但AGI卻給自己“挖了個坑”

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