“套壳”并不可耻

主要观点总结

本文主要探讨了企业在使用大数据模型时的两种策略选择：直接调用通用大模型还是基于开源大模型自研。文章从多个角度分析了这两种策略的优势和劣势，并给出了适用场景和建议。同时还探讨了市场趋势、技术自主性、数据隐私保护等问题。

关键观点总结

关键观点1: 直接调用通用大模型的优势和劣势

直接调用通用大模型可以快速部署，享受速度带来的优势；无需自行构建复杂的模型，利用服务提供商的成熟模型；能够迅速响应市场变化。但是定制化空间有限，数据隐私和安全性是重要考量，对服务提供商的依赖可能导致业务连续性风险。

关键观点2: 基于开源大模型自研的优势和劣势

基于开源大模型自研可以拥有较高的定制化和适应性，技术自主性和创新潜力；数据所有权和隐私得到更好的控制。但初始成本和资源需求较高，技术能力和系统维护是挑战，法律和合规风险也不容忽视。

关键观点3: 选择哪种方式的关键考虑因素

在选择直接调用还是基于开源大模型自研时，企业需要考虑自身资源和能力、市场需求、长短期目标、风险评估和管理以及竞争态势等因素。

关键观点4: 大模型技术的发展趋势

大模型技术的发展将继续加速，带来性能提升和新应用场景的开发。企业需要根据自身条件和战略目标选择符合的道路。

文章预览

大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 在人工智能的浪潮中，大模型以其卓越的处理能力和智能化程度成为行业的焦点，正在彻底改变商业操作的面貌。企业在采纳这些先进技术时，面临着一个关键决策：是直接利用现成的通用大模型进行开发，还是基于开源大模型构建一个量身定制的解决方案。前者如同插上翅膀的速度迅速上云，后者则像在脚下的土地里培育自己的植物，需耐心等待它成熟。但不论选择哪一种，其最终目的都是为了在这个由数据和算法驱动的新时代中，找到一条可持续发展的道路。 那么，每条商业路径都分别有什么优劣势，适用于哪些企业，接下来我们就这些问题进 行深入探讨。 直接调用通用大模型 目前，业界已经有不少 商用的大模型在激烈的厮杀，比如ChatGPT、文心一言、通义千问、讯飞星火、华为盘古、智 ………………………………