通用大模型VS垂直大模型

通用大模型VS垂直大模型

• 通用大模型
• 垂直大模型

在人工智能这个充满无限可能的领域内，通用大模型和垂直大模型各有千秋。就我个人而言，在二者之间的选择上，并不存在偏向某一方的倾向。我觉得应当依据实际应用场景的具体需求，来挑选最为契合的大模型。毕竟，不同的场景有着不一样的任务要求、数据特征以及对模型功能的侧重点，只有充分考虑这些实际因素，才能让所选择的大模型发挥出最大的效能。

通用大模型

通用大模型，乃是旨在应对多种任务与数据类型的庞然大物级人工智能模型。这类模型往往是在海量且多元领域的数据集之上开展训练的，通过这种大规模的数据滋养，从而能够广泛汲取各类知识与技能，进而达成跨领域的强大泛化能力。

通用大模型的参数量极为庞大，数量级处于百万到数十亿之间。如此巨大的参数量赋予了它们神奇的能力，使其可以敏锐地捕捉并深入学习数据里的复杂模式以及细微的变化之处。更为厉害的是，它能够驾驭多种数据类型，无论是文本这种富含语义信息的类型，图像这种视觉性的内容，还是声音这种带有听觉特征的类型，通用大模型都能游刃有余地处理，进而实现对不同模态数据跨模态的理解与生成。

通用大模型在众多领域都有着广泛的应用场景和任务适应性，像是自然语言处理、计算机视觉、语音识别等诸多方面都能一展身手。所以对于通用大模型来说，它在某种程度上就如同一个全能型的角色，跨越不同行业、不同专业领域，可谓是上知天文，下知地理，在知识储备和能力覆盖面上近乎无所不能。不管使用者抛出什么样的问题，它总是会依据自身的理解和算法逻辑给出一个看似符合要求的答案。就像我们在日常经常使用到的通义千问、文心一言等功能类似的产品一样。在知识覆盖的广度方面，通用大模型无疑具有明显的优势。当我们对于当下所需模型所涉及的精确专业领域的界限感到模糊不清时，选择通用大模型无疑是一种明智之举。

垂直大模型

接下来谈谈垂直大模型。垂直大模型，从其名称便不难理解，是指在一个特定的行业或者领域进行垂直方向的深入挖掘，是专门针对特定行业或领域构建的大型人工智能模型。

这类模型的构建过程颇具专业性，它们大多是由对该领域具备深入洞察与理解的专家来精心设计和训练的。在医药领域，垂直大模型犹如一位深耕医疗行业的学者，凭借在医疗知识海洋里的深度钻研，能够为使用者提供专业且精准的解答。就像法律行业中的垂直大模型，例如通义法睿，恰似一位精通律法的资深律师，在法律事务方面，可以为用户提供更为专业的咨询服务。

当然，这并不意味着通用大模型在这些场景下就无法提供咨询服务。实际上，通用大模型也具备一定的能力来应对这些特定场景下的问题。然而，由于垂直大模型的训练内容聚焦于当前行业，其涉猎的范围更集中，数据针对性更强，所以在提供专业咨询时往往更加精准、细致，这也正是垂直大模型的独特价值所在。

因此，对于通用大模型或者垂直大模型，更倾向于哪一方不取决于个人想法，而是取决于用户需要。