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大語言模型在某些情況下還是要客觀審視的。回報的未必是對的。是以,大語言模型是個可以用,但不能全信的工具。将來要麼全能大模

作者:kjcsunshine

大語言模型在某些情況下還是要客觀審視的。

回報的未必是對的。

是以,大語言模型是個可以用,但不能全信的工具。

将來要麼全能大模型通吃(屬于大廠的機會),要麼專業小模型垂直細分(小企業的機會,估計需要專有資料訓練)

不過話說回來,若資料沒有圍牆,大廠算力分分鐘AI會小廠模型的專屬能力。

看似很大的市場前景,實際上估計過幾年就沒剩幾個大模型玩家了。

ps:依托大模型的硬體創業領域或許會有機會。

大語言模型在某些情況下還是要客觀審視的。回報的未必是對的。是以,大語言模型是個可以用,但不能全信的工具。将來要麼全能大模
大語言模型在某些情況下還是要客觀審視的。回報的未必是對的。是以,大語言模型是個可以用,但不能全信的工具。将來要麼全能大模
大語言模型在某些情況下還是要客觀審視的。回報的未必是對的。是以,大語言模型是個可以用,但不能全信的工具。将來要麼全能大模
大語言模型在某些情況下還是要客觀審視的。回報的未必是對的。是以,大語言模型是個可以用,但不能全信的工具。将來要麼全能大模
大語言模型在某些情況下還是要客觀審視的。回報的未必是對的。是以,大語言模型是個可以用,但不能全信的工具。将來要麼全能大模
大語言模型在某些情況下還是要客觀審視的。回報的未必是對的。是以,大語言模型是個可以用,但不能全信的工具。将來要麼全能大模
大語言模型在某些情況下還是要客觀審視的。回報的未必是對的。是以,大語言模型是個可以用,但不能全信的工具。将來要麼全能大模

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