AI Mass人工智能大模型即服务时代：用户需求的新关注点_基于大模型用户需求

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

在过去的几年里，AI机器学习领域给大众带来的便利已经远超想象。作为人工智能中重要的一环，大数据、云计算、容器技术及其配套的管理工具让人们在短时间内迅速掌握了海量的数据信息。随着各大公司、研究机构及个人基于大数据进行产业的创新尝试，越来越多的人对基于机器学习技术的产业应用感到兴奋。

而“大模型”这个词近些年也逐渐成为AI时代的一个热门话题，特别是在工业界的讨论中，因为它代表着目前所涉及到的各类算法的复杂性、结构、容量等方面都非常庞大。通过大量的数据处理、分析及机器学习模型训练等流程，能够解决某种问题的AI模型从数据量的大小到模型规模的复杂程度都令人吃惊。因此，如何提高用户对大模型的使用认识，以及在传统软件系统基础上研发出一种兼顾速度、易用性及功能完整性的全新类型产品显得尤为重要。

不过，由于在工业界并没有出现像样的规范和标准化的流程，所以传统产品开发的模式仍然是首选。但在最近一段时间，越来越多的企业开始探索利用人工智能技术来实现其业务，进一步释放产业的潜力。其中，就有一些公司开始着手研发出用于工业领域的大模型产品——如雨季检测等。但是，对于如何快速且准确地运用这些大模型产品至关重要。这就是本文要阐述的问题所在。

首先，当前大模型产品在实际使用过程中存在以下三个痛点：

1.模型训练耗时长。目前大模型的训练耗费了数周甚至数月的时间，这严重限制了其实际生产效率。

2.模型预测准确度低。现有的大模型往往采用神经网络或深度学习技术，而且大模型的准确率常常难以达到预期要求。

3.模型运营成本高。大模型产品的运行需要耗费大量的服务器资源，部署维护等操作，而且还需要考虑模型更新迭代。这种操作的管理不善将会导致大模型产品的停机时间增加，同时也影响产品的市场竞争力。