作者信息
【原文作者】 AI2ML人工智能to机器学习
【作者简介】 人工智能(artificial intelligence)机器学习(machine learning)原创文章, 深度(deep)优化(optimization)。Less is more, life is simple! 史春奇
【微 信 号】 mloptimization
文章摘要
【关 键 词】 大模型、垂直领域、多模态、技术进步、搜索引擎
这篇文章主要讨论了大模型技术的发展趋势和对垂直领域的影响。文章首先指出了技术进步对信息获取的影响，随后讨论了大语言模型和企业应用之间的关系，以及多模态时代的到来。接着，文章详细介绍了静态多模态大模型和动态多模态大模型的概念，并分析了它们在不同领域的影响。随后，文章列举了垂直领域大模型投入的风险和应对措施。最后，文章对比了搜索引擎和大模型技术的发展，并对未来的发展趋势进行了展望。
第一段介绍了技术进步对信息获取的影响，指出了搜索引擎的诞生开启了人与机器之间信息共享的时代，但技术进步也加剧了人与人之间的差距。
接下来的段落讨论了企业成为超级员工的趋势，以及多模态时代的到来，包括静态多模态大模型和动态多模态大模型的概念，以及它们在不同领域的影响。
随后，文章列举了垂直领域大模型投入的风险，包括技术发展不稳定、算力成本高、人力成本高、配套应用场景和系统对接技术不成熟、开源方案尚不成气候，并提出了相应的风险应对措施。
最后，文章对比了搜索引擎和大模型技术的发展，并对未来的发展趋势进行了展望，认为大模型技术将会走向以开源技术+独家私域数据的企业大模型应用的潮流。
综上所述，这篇文章详细介绍了大模型技术的发展趋势和对垂直领域的影响，同时对未来的发展趋势进行了展望。
原文信息
【原文链接】 阅读原文
【原文字数】 1947
【阅读时长】 7分钟
