过去一年，以 ChatGPT 为代表的生成式 AI，在最具挑战性的自然语言处理领域取得了革命性的突破，在行业掀起了新的一轮发展热潮。
当前，以大模型为代表的人工智能科技浪潮席卷而来，既是国家抢占全球产业链高点的关键，也是企业发展的重要驱动力。
大模型具备了推演、举一反三的能力，在一定程度上，具备类似人类的脑神经，可以替代不少人类的工作。"过去最大的创业成本是人，而利用好大模型，重塑工作流，可以极大降低创业成本，这对创业公司来说是极大的利好。"
大模型的发展趋势
作为新一代的生产力工具，大模型具有前所未有的理解、推理和规划能力，标志着通用人工智能时代和强人工智能时代的到来，有引领一场新工业革命的潜质，将给人类社会带来深远的影响。
大模型在中国的发展之路绝对不会走向垄断，而是会变得无处不在，每个家庭、企业、政府部门都有至少一个大模型。
中国的科技行业在追赶大模型浪潮中，出现了80多个大模型产品。与通用大模型不同，中国的大模型更注重应用和场景，适用于不同行业和领域。
近期，GPT-4 最近发布了 Vision 版本，不仅仅可以通过文字来对话，还可以通过语音和图片进行沟通。此前，OpenAI 演示过一个案例：创始人画了一个网站原型，然后传给 ChatGPT，ChatGPT 就可以创建一个简单的网站出来。
这意味着大语言模型不仅仅可以理解文字，现在还能够理解图像内容，那么理论上也可以理解视频的内容。可以预想到未来的大模型接上手机摄像头，就像长了眼睛一样，它可以理解我们生活的物理世界，帮助人类完成更多的工作。
比如给机器人安装上一个多模态的大模型，它就变成了真正的智能机器人了，不仅可以看和听，还可以说，当然还可以执行指令和操作。所以多模态的大模型很可能会真正使得机器人普及化。
另外，特斯拉最新的自动驾驶软件，也在测试完全使用大模型去操纵汽车。本质上自动驾驶的大模型就变成了电动汽车的大脑，它通过摄像头去分析路况，然后生成指令去操作汽车。
众所周知，Meta 开源了 Llama 之后，改变了商业大模型的竞争态势，特别是在 Llama 2 推出以后，形成了非常完整的 Llama 的开源生态，基于 Llama 出现了各种各样的衍生功能增强的大模型。
开源大模型高度的「可玩性」带来了衍生模型的繁荣，这也带来一个全新的 To B 的市场：基于开源的基座大模型，去开发垂直行业大模型，增强大模型在某个垂直领域的能力，让大模型在特定的行业可以落地。
现在不仅是 Llama 开源。国内也出现了好几个优秀的开源基座大模型，如智谱的 ChatGLM 2，百川的 Baichuan 7B 等。
随着开源生态的完善，大模型本身将不再成为壁垒，未来大模型很可能变成"白菜价"，真正的挑战在于如何实现垂直大模型的深度定制。
所谓的深度定制是指数据的筛选、数据的训练、结合企业需求的模型精调，与企业内部系统、API的挂接，最终的系统交付等一系列环节的定制化，这些精细化的服务最好由有B端经验的厂商提供。
我们可以预见，开源大语言模型将在各个领域发挥越来越重要的作用，将全面推动人工智能普及。
垂直领域大模型
垂直领域大模型是指在特定的领域或行业中经过训练和优化的大型语言模型。与通用语言模型相比，垂直领域大模型更专注于某个特定领域的知识和技能，具备更高的领域专业性和实用性。
通用大模型在企业级场景中没办法直接用，有以下几个方面的痛点：
- 缺乏行业深度：如果你真的用过ChatGPT，会震惊于它什么都会，但如果问一些行业深度问题，它就会说很多正确的、概念性的废话。
- 不懂企业：公有大模型与企业内部知识不互通、结合不了，不能满足企业内部业务开展的要求。
- 数据安全隐患：这其中有三个层面的问题，首先组织内部的Know How是核心竞争力，不适合训练到公有大模型中；其次，使用公有大模型容易造成内部数据泄露；另外，公有大模型无法实现组织内部权限的分级管理，也存在安全隐患。
- 知识更新不及时：企业内部数据更新迭代速度很快，公有大模型的知识更新跟不上这个速度。
- 胡说八道：也就是幻觉和知识模糊。对于一个帮助别人写剧本、写小说的大模型来说，可以看成创造力的表现，比如林黛玉倒拔垂杨柳。但这种不可信的缺点在企业场景中应用就是致命的，比如大模型开的药方你敢不敢相信。
- 大模型的训练和部署，普通企业无法承担：千亿参数的通用大模型训练一次需要数千万美元，另外还有调优、硬件和人员成本，现在训练大模型的人比大模型还要贵。
- 无法保证大模型的所有权：大模型一旦把企业的核心知识训进去了，就会成为这些组织、机构的核心资产，企业对核心资产的所有权非常在意。
垂直大模型的优势：
- 领域专业性：垂直领域大模型经过专门的训练，能够更好地理解和处理特定领域的知识、术语和上下文。
- 高质量输出：由于在特定领域中进行了优化，垂直领域大模型在该领域的输出质量通常比通用大模型更高。
- 特定任务效果更好：对于特定领域的任务，垂直领域大模型通常比通用大模型表现更好。
如何定制大模型
可以从六个方面对大模型进行垂直化：
- 行业深度化，在通用大模型的基础之上做行业数据的训练，就像把一个本科生训练成博士生。
- 企业个性化，做大模型一定要跟某个企业的技术诀窍、商业秘密的内部知识紧密融合。
- 能力专业化，一个模型解决一个专业领域的问题，这样企业里将来会有多个模型。由于每个模型都通过垂直语料训练，在限定了知识范围的同时，能有效解决大模型胡说八道的问题。
- 规模小型化，企业专有模型用百亿模型即可，训练、调试、部署成本可能会急剧降低。
- 部署分布化，将来模型既可部署在云上，也可以在终端上。
- 所有权私有化，让企业大模型的所有权和控制权完全由企业所有。
完成大模型的深度定制需要四个步骤：
- 第一步是业务分析与场景的选择，找到发展垂直大模型的业务场景；
- 第二步是数据的采集与清洗，也就是找到与大模型配套的专有数据，数据的质量非常重要；
- 第三步是训练企业专有大模型，将数据训练进大模型；
- 最后一步是开发企业场景化应用，将大模型与自身的业务系统结合。
我的创业思考
目前，我国教育资源供给侧明显不足，先进地区与落后地区教育资源差距较大。建立教育产业模式的意义在于，我们可以借助人工智能继承先进地区先进学校的先进教师经验，并将其带到一些教育资源供应不足的地区。
一方面，"数字助理"可以大大解放教师的精力，通过辅助教学不断提高教学效率；另一方面，在与教师合作的过程中，我们也可以继续学习，最终成长为优秀教师的"数字分离"，达到接近优秀教师的水平。
当前，全球教育体系正在发生的大变革，其实这个变革早在20年之前就已经悄悄地出现了，比如在2014年，马斯克对地球上的教育观念感到十分绝望，于是决定创办一所学校，试图颠覆传统的教育行业。
他将自己的五个孩子从美国最顶尖的学校退学，并招收了部分员工的孩子，组建了一家名为Astra Nova的学校，Ad Astra的命名源自拉丁语名言"Per Aspera Ad Astra"（历经坎坷，终抵群星），意为"to the stars"。 或许在马斯克看来，教育如同一场探索宇宙的历程。
与传统学校不同，这些孩子入学后的目标不再是考上大学，而是为了改变世界。学校根据学生的能力和兴趣来组班，因为马斯克认为人在不同阶段具备不同的能力，根据学生的天赋和能力来进行教育更有意义。为此，学校课程设置不同寻常，以解决实际复杂问题为目标，强调培养思维能力。
马斯克创办的这所学校拉开了教育领域这场大变革的序幕，它不仅重视学生的能力和兴趣，更注重培养学生的创造力和解决问题的能力，这种独特的教育理念和课程设置为学生提供了一个充满自主权和激励的学习环境。
到2020年，Ad Astra的学生都没有超过50名。不过，如今Ad Astra正式更名为Astra Nova School，并面向全球10-14岁的学生开放招生。 无论是富豪还是普通家庭，都可以从这所学校中找到一种全新的教育观念，将教育与实际生活联系起来，培养出真正能够改变世界的人才。
于是，越来越多的人投入这场教育变革，比如在20年芬兰取消了中小学阶段分科教育，在21年北美就有1500多所高校取消了SET和ACT考试的硬性要求，然后到了今年，随着chatGPT 掀起的第四次工业革命浪潮，不管是中国还是外国，今天很多教育专家都一致认为：2023年很有可能就是全球应试教育终结的元年。
因为，这场教育大变革最核心的个性化教育，将在通用人工智能技术的帮助下，以极低的成本实现，同时2010以后出生的这一批孩子，也只有以家庭和学生为中心的个性化科技创新教育，才能让他们在这个全新的智能时代活得如鱼得水。
如果我们进一步对未来教育的核心模块进行拆分，就会发现，实际上所有未来教育，它的中心就是AI助手帮助上的个性化教育，而个性化教育串联起来的四大主件则分别是在困难中接纳自己，在冲突中理解他人，打破学科，获得通识教育，打破校园，接触真实世界。
说实话，这套理念其实并不新鲜，从十几年前全球就有很多创新学校前仆后继的在实践这种新的教学模式，只不过很长时间，他们因为理念太超前，教学成本太高，所以导致整个未来教育或者创新教育这么多年一直都是全球主流教育体系的一个小小小补丁。
也就真的是到了2023年的今年，随着chat GPT火爆出圈，大家突然意识到整个体系里面那个最核心的个性化教育这个模块，在人工智能技术的赋能下，未来可以极低的成本去实现。
当前，我正在摸索的方向就是，基于开源大模型训练一个可以做美术课件及点评学生作品的艺培助理，还可以训练一个专门做机构招生运营海报的助理。
通过自营门店，获取大量的原创美术课件及学生绘画作品，通过这些数据训练出自己的垂直领域大模型。
总结
AI大模型百花齐放的现象表明了一个趋势，即生成式AI在未来可能会对产业结构以及社会带来深刻的影响。现在只是刚刚拉开帷幕，AI对产业的渗透正在加深。
如果在互联网时代，每个行业都值得用互联网重做一次，那么在大模型时代，每个行业依然如此，甚至此前在互联网时代依然保守的赛道，极有可能被大模型重塑。
随着大模型的不断发展，数据将成为关键要素，而私有化数据的获取和合规性将成为未来的挑战。无论是大模型还是个性化的应用，关键在于数据和场景的完美结合，为用户提供真正有价值的服务。
从目前来看，不可能出现一家AI大模型一统天下的情况，因为AI大模型是否能够得到广泛使用，一方面要看技术能力，另一方面则要看应用场景和流量格局。
创业者可以专注于垂直领域，开发私有化、个性化的大模型，与企业自有数据相结合，构建高可用性的智能服务。同时，"小模型"在解决具体问题上具备优势，也是创业公司的发展方向。