垂类模型大有前景,但AGI却给自己“挖了个坑”

2023-08-22 16:24:07 | 来源:数科星球

巨量模型是个“坑”,但垂直模型不是。

@数科星球原创

作者丨苑晶


【资料图】

编辑丨大兔

2023年4月,GPT-5的相关消息引起了一阵轰动。彼时,人们对巨量大模型既有期待、也有恐惧。更有甚者,认为人类历史或许将因此而画上终止符。

但很快,从业者便发现,巨量大模型存在“不经济”、“不适用”的缺陷。随即,垂直模型开始兴起。以至于,在2023年的Q2和Q3,垂直模型正在大批量的出现。

除已发布的垂直模型外,据数科星球(ID:digital-planet)初步测算,未来还将有更多产品问世。

真理越辩越明,在对话多位行业资深人士后,我们发现了垂直模型的未来。它不仅限于提供超越个体智力的“认知对话框”,还可以结合具体行业赋能千行百业。

现在,人们正在跳出OpenAI为行业“挖的坑”,开始正视这项技术所带来的真正价值。

01

越通用,越尴尬

以往,人们对通用大模型的观感是,它是一位良师益友,也无所不知。在产品角度,它被认为是一种认知型产品,用户体验体现在对话中给出的答案。

在过去,科学家们将主要精力放在了“如何将对话答案呈现地更聪明”。但实际上,却忽略了除认知功能外的绝大部分用户需求。

一位专注于营销获客的企业家对数科星球(ID:digital-planet)说:“我们需要更多的多模态数据以让用户画像更精确,但随着通用大模型参数量的增大,这种反馈结果反而越来越不精准。”

他不是唯一一个抱怨于此的从业者。更多人认为,在诸如LLaMA7B-65B的大模型中,参数量的提升对一些行业的帮助微乎其微。有一位出海领域从业者甚至认为“3B就够用了。”

对于垂直行业来说,增多的参数只是拓宽了大模型的知识面,但并没有落实到具体行业。换句话讲,大模型所增加的“智力”是千行百业中不需要的,客观上造成了供需不匹配的情况出现。

一位从业者表示,“它(指国外某大模型)以前是初中毕业水平,现在可能已经博士后了,可是我们行业其实高中毕业、大专生就可以了。”所以,在给定的计算预算下,垂直领域最好的性能不是由最大的模型实现的,反而可以通过在更多数据上训练的小模型实现。

以上,便是如今垂直模型能大型其道的根本原因。

02

“我想要的现在就要”

这些天,小模型和智能体(AI Agents)的火爆似乎印证了上述事实。即对行业从业者而言,开发出好用的行业工具的价值比一个看似“全知全能”的Copilot的价值多得多。

一位出海小模型从业者对数科星球(ID:digital-planet)称,他们的项目顺利拿到种子融资后,今年预计可以轻松实现2000万营收。就其项目本质,是利用开源模型和公开数据结合多模态构建出海营销工具。该项目可以绕开Temu、TikTok、亚马逊或Shopify等“媒介型”产品,通过EDM、即时通讯和电话/短信等方式触及东南亚的用户。

虽然,电话营销看起来又土又招人烦。但在ToB行业,在形形色色的获客手段都如过眼云烟后,证明了一个曾被反复证明的结论:最粗暴的做法往往是最有效的。

说回正题。最近一些天,我们看到的现实情况是,各行各业的从业者们正在展开对通用大模型的思辨,在现在,人们比以往任何时候都更希望简单直接、甚至直接创造营收。

一位服装行业从业者的回答更加直接了当:他既不看好智能助理也不看好国内大模型。其给出的解释是:“Copilot的故事被微软讲到头了,国内大模型之间的差距不大,现在开源数据集越来越多,国内相关产品的优势就更小了。”

在大模型打的头破血流之际,似乎,智能助理的市场空间只能寄希望于信创。

上述现实的市场情况导致几个结果:

其一,对于国内非通用大模型类厂商而言,选择做垂直则意味着跟国内无数个“作坊式”AIGC团队竞争,阳春白雪如何打败蚂蚁雄兵,前者的商业模式仍需推敲;

其二,由于不友好的GPU销售环境,越来越多的团队正在租用算力资源,用训练小模型的方式推出产品。对比国内厂商所提供的接口,很多企业更愿意用GitHub开源软件;

这样一来,曾经被行业看作“折中”路线的小模型,在性价比思维下“复活”了,并且呈现出愈演愈烈趋势。但反过来说,这似乎打了AGI一个耳光。

03

是模式还是收入

是模式还是收入,这是一个问题。

有人说,AIGC看似火爆、被投却很少,无疑是行业虚火、是美丽的泡沫;有人说,现在活下去才是王道、赚钱比什么都强,所以“野路子”频出、也有不少人闷声发大财。

客观而言,上述几种情况同时存在。究其原因:一方面,对于投资人而言,“不是名校、大厂、科班我不投”,这是一种信仰正确,短期难以改变;另一方面,普通的计算机人才常年供过于求、AI人才凤毛麟角,加之对GitHub的使用习惯,盲目跟风在所难免。

在数科星球(ID:digital-planet)所接触的诸多项目里,一些BP中的CTO甚至是大厂前端背景、资深数据库工程师,但我们又不能质疑这类团队的造血能力。

“当你以一种立场出发,其实便已经得到了答案。”一位投资人对我们说。硅谷的模式烧钱很多、本土的案例似乎也可以日进斗金,我们看到一个蓬勃而又扭曲的世界。“既然一线基金认为我们是三线项目,那么就让三线基金来投吧。”某项目创始人感慨的说。

是模式,还是收入?有人选择前者,有人更贴合实际。

在当下,“全知全能”的AGI似乎渐行渐远,如果垂直模型证明了自己,那么先前行业里岂不在为自己“挖坑”?

垂直和通用谁能笑道最后?

*数科星球(ID:digital-planet)出品

原文标题:垂类模型大有前景,但AGI却给自己“挖了个坑”

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