大模型技术在AIGC领域所面临的主要问题

   日期:2024-12-26    作者:7h3nu 移动:http://oml01z.riyuangf.com/mobile/quote/38886.html

怎么打造出一款具有市场竞争力的AIGC产品

AIGC——人工智能生成内容,是大模型技术目前的一个主要应用方向,简单来说大模型就像一个擅长某个领域的人,比如绘画,写作,设计等;而这种内容创作的领域就属于AIGC。

但AIGC虽然发展得如火如荼,但其还面临着诸多问题。

AIGC所面临的问题

技术方面

AIGC作为一项人工智能技术的应用场景,其技术是第一个需要解决的问题,否则一切都无从谈起。

但AIGC在技术方面还面临着很多问题,比如说生成内容的质量问题,效率问题,准确性问题等等,还有最重要的模型幻觉问题。

首先,让一个大模型同时擅长所有领域内的创作是绝对不现实的,比如一个大模型又会写文章回答问题,又会画画,又会搞设计,又能做论文,天文地理无所不知,而这是不可能发生的。

原因就是AGI还没有实现,未来也不知道什么时候有可能实现。

因此,大模型就面临着垂直领域内的内容生成问题,但如何设计和训练出一个适合某个场景的模型是一个值得考虑的问题,最重要的就是技术问题和成本问题。

其次,即使同一个领域还会有多种不同的风格和场景,而如何让大模型同时满足多种复杂的场景;而这些都是现阶段大模型所无法做到的事情。

因此,在AIGC领域大模型还存在很多难以解决的技术问题,而技术却是AIGC的根本。

市场问题

现阶段AI技术还未得到完全普及,甚至可以说还没开始普及,目前也仅限于很小的应用范围内,有部分原因是因为AI技术给人一种天然的门槛,导致很多人根本不敢往AI产品上想。

而这就需要各大模型企业投入大量的成本去培养市场,优化AI的市场环境;就类似于十年前的互联网,近十年来互联网在我国发展得如火如荼;但直到现在,还有很多人对互联网没有一个明确的认识。

但随着互联网潜力的涌现,越来越多的企业开始进入互联网这个轨道,这正应了那句话,市场是可以培养的。

再有就是市场竞争的问题,任何产品只要推向市场就免不了有竞争对手的出现;不论各行各业都是如此。

而目前市场上对AIGC产品虽然不能说是完全空白,但产品普及率并不高;因此,各大企业都想瓜分AIGC这个市场大蛋糕;但怎么才能在激烈的市场竞争中脱颖而出,是一个需要解决的问题。

产品问题

任何技术最终都是通过产品去落地,而怎么打造一款合格的,具有市场竞争力的AIGC产品是一个需要思考的问题。

AIGC目前主要应用方向就是内容生成,在某些方面替代了人力;但AIGC最大的问题就是没有特色。

AIGC产品可以写文章,绘画,设计等;但这些事情人类自己也可以干;并不是一定要用AIGC。这时你可能会说,使用AIGC会更快啊,效率更高,这句话确实没错。

但AIGC快的前提是相对人类来说比较快,但对待同类产品呢

比如说王老板建立一家公司开发AIGC产品,李老板也建立一家公司开发AIGC产品;那么这两个公司AIGC产品的差异化在哪里

你能生成文字,我也可以;你能生成视频,我也可以;你能生成图片,我也可以。

好像你能做到的我也都能做,即使我不会做,我也可以找个会做的人;而怎么在这种同质化严重的市场竞争中胜出,是一款产品首先需要解决的问题。

因此,AIGC产品的主要问题就是产品差异化,定制化以及更好的用户体验,然后快速推向市场,然后抢占市场。

商业模式

最后再说到商业模式,任何产品的落地都是为了赚钱,哪怕你是一个科研项目如果没有足够的资金也很难坚持下去;因此,一个产品怎么赚钱,也就是它的商业模式应该是什么样的

目前来说,AIGC产品没有什么出彩的商业模式,都是按使用付费;但还是之前的问题,AIGC产品表现并不稳定,输出质量也无法保证,人家为什么要用你的产品,更何况为你的产品付费。

而且,AI技术的发展日新月异,可能今天很好的产品和技术,在明天之后就变得一文不值。

而这也直接影响到用户对产品的接受度,反正免费的玩意凑合也能用一下。

总之,AIGC产品的落地还面临着各种各样的问题,而这些问题涉及到AIGC以后的发展方向,也决定着AIGC是否会被市场所淘汰。

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”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么
  • 大模型是怎样获得「智能」的
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

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。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

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

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

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。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【】

特别提示:本信息由相关用户自行提供,真实性未证实,仅供参考。请谨慎采用,风险自负。


举报收藏 0评论 0
0相关评论
相关最新动态
推荐最新动态
点击排行
{
网站首页  |  关于我们  |  联系方式  |  使用协议  |  隐私政策  |  版权隐私  |  网站地图  |  排名推广  |  广告服务  |  积分换礼  |  网站留言  |  RSS订阅  |  违规举报  |  鄂ICP备2020018471号