我在大模型这行摸爬滚打十三年了。

从最早听人说“神经网络”到现在。

大家张口闭口就是Transformer。

很多人问我，a1大模型分几种？

其实这个问题挺逗的。

因为并没有一个官方标准说“这是A类，那是B类”。

但如果你真想在业务里落地。

得把那些花里胡哨的概念剥开。

我看主要就分这么几类。

第一类，通用基础大模型。

就像你说的，a1大模型分几种。

这第一类就是底座。

比如GPT-4，或者国内的通义千问。

它们啥都懂一点。

写代码、写诗、聊哲学。

但缺点也很明显。

不够垂直，不够深。

你让它去诊断个病。

它敢给你开药方吗？

不敢。

因为它没经过特定领域的深度训练。

这时候你就需要第二类。

行业垂直大模型。

这个才是企业真正想买的。

比如医疗大模型。

它读过的病历比医生还多。

它知道“头痛”在中医和西医里的区别。

这种模型，参数不一定最大。

但数据最纯。

我见过一个做法律的大模型。

它把过去二十年的判决书都吃透了。

律师用它查案例。

效率提升了好几倍。

这就是垂直的力量。

第三类，轻量级端侧模型。

这个最近很火。

以前大模型都在云端跑。

现在要跑到手机里。

或者车机里。

这就叫小参数模型。

虽然叫小，但能力不弱。

比如7B，14B这种参数量的。

能在本地跑起来。

保护隐私。

不用联网。

对于普通用户来说。

这种模型最实用。

你问它“今天天气怎么样”。

它直接告诉你。

不用把数据传到服务器。

安全又快速。

说到这，很多人会问。

a1大模型分几种，到底怎么选？

我的建议是。

别只看参数大小。

要看你的场景。

如果你是做客服。

那就选经过大量对话数据微调的。

如果你是做代码生成。

那就选在GitHub数据上训练过的。

别被那些PPT骗了。

什么“万亿参数”。

其实很多能力是重复的。

我有个朋友，去年花了几百万。

搞了个大模型。

结果发现，根本没人用。

为什么？

因为太慢。

而且回答经常幻觉。

后来他换了个开源的小模型。

自己微调了一下。

效果反而好了。

成本还降了90%。

这就是现实。

大模型不是越牛越好。

是越适合越好。

再说说微调。

很多人以为买了模型就完事了。

错。

大模型只是毛坯房。

你得装修。

这就是微调。

把你公司的数据喂给它。

让它学会你们公司的黑话。

学会你们公司的流程。

这样它说出来的话。

才像你们公司的人。

不然它就是个外人。

最后，我想说。

a1大模型分几种。

其实分的是应用场景。

不是技术本身。

技术都在那摆着。

关键是你能不能用好。

别盲目追新。

别迷信大厂。

找到那个能解决你痛点的。

才是最好的。

我见过太多人。

为了追热点。

强行上大模型。

结果项目黄了。

数据没整理好。

模型再强也没用。

所以，静下心来。

看看你的业务。

缺什么。

补什么。

这才是正道。

大模型时代。

拼的不是谁嗓门大。

是谁活得久。

希望这篇东西。

能帮你理清思路。

别被忽悠了。

咱们下期见。