大模型项目落地要注意这五个细节，听懂少走十年弯路_ai大模型可落地的应用场景都要考虑哪些问题?

作者：酷酷是懒虫 | 2024-08-14 08:21:56

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ai大模型可落地的应用场景都要考虑哪些问题?

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用日益广泛。然而，大模型项目落地并非易事，需要面对诸多挑战。本文将为大家提供五个关键策略，帮助你能够将大模型项目顺利落地。

一、认清技术边界，寻找合适场景
在寻找大模型落地的场景时，首先要了解目前的技术能够做什么，不能做什么。过于乐观或悲观地看待大模型技术都可能导致项目失败。这一点就需要产品负责人去执行，但很多产品负责人可能不太了解技术，这也是目前的主要痛点。

二、依靠内部力量，打造满意产品
在产品与市场匹配阶段，不要过分依赖外部产品或解决方案。国内大模型落地尚处于探索阶段，没有成熟方案可循。因此，产品经理或直接负责人需亲自参与产品开发，确保产品能够满足业务需求。在业务团队对大模型了解不足的情况下，可借助外部专家或团队的力量进行辅助。

三、明确技术壁垒，打造差异化优势
大模型技术门槛降低后，同类产品之间的差异越来越小。因此，在项目落地过程中，要明确自身产品的技术壁垒，打造差异化优势。这有助于在激烈的市场竞争中脱颖而出。

四、采用最佳模型，实现最小可行性产品开发
在产品开发过程中，应使用最佳模型进行最小可行性开发。在产品推向市场并取得良好效果后，再考虑推理成本问题。若最佳模型难以满足用户需求，则需重新评估产品可行性。

在这里核心就是要设计一套产品，确定产品有市场需求，确认之后，我们就可以考虑切换为开源模型，然后通过微调的方法能够接近这种最好的模型的效果。

五、以业务为主导，避免过度强调技术
在大模型项目落地过程中，要始终以业务为主导。过分强调技术可能导致资源浪费和产品失败。应根据实际需求选择合适的技术手段，如提示工程能够解决就不要考虑RAG和微调，如果提示工程无法解决，通过RAG能够满足，那就不要考虑微调。

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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