企业应用大模型的入手之道

企业在大模型应用的初期阶段，需要首先明确自己的需求和目标，以便为后续的模型选择和应用铺平道路。如企业可能期望通过大模型提升客服系统的响应效率、优化供应链管理或开辟新市场营销策略。明确了需求和目标后，企业接下来会面临选择何种大模型和如何应用的问题。

不同的企业有不同的需求。例如，一些企业可能更注重数据分析和报告生成，而另一些则可能希望大模型可以生成高质量的客户互动内容。了解并定义这些需求，不仅能帮助企业在模型选择上更加精准，还能够帮助企业在后期评估投入产出时有明确的标准。

从大模型到实际ROI：还有多远？

企业在应用大模型时关注的核心问题之一就是ROI。在当前的发展阶段，大模型的应用正在经历一个从广泛探索走向核心业务深化的转变。具体而言，这一转变体现在以下几个方面：

1. 实用性导向：企业越来越关注大模型在解决垂直领域具体问题上的实用性。例如，一个零售企业可能关注模型在产品推荐系统中的应用能力，而医疗企业则关注模型在疾病诊断中的应用效果。
2. 私域数据价值：对于企业而言，如何将独有的数据转化为竞争优势是一个关键问题。不仅要利用这些数据提升业务水平，还需要确保数据的安全性和私密性。
3. 安全可控性：在实践中，确保大模型在具体应用场景中的掌控力和数据安全，是企业的核心关注点。企业必须确保所有的数据在处理和存储环节都是安全的，不存在泄露风险。

尽管大模型在泛化性和经济性上有一定的挑战，但通过细化场景、明确目标、需求驱动和实际效果评估，企业能够逐步提升大模型应用的ROI。

企业应用大模型的四大路径

在大模型实际应用过程中，企业一般有四大路径可以选择：

1. 直接使用闭源模型：这是最为常见和直接的方式，但可能会遇到私域数据隐私及安全问题。例如，一家银行在使用闭源模型处理客户数据时，必须非常谨慎，避免数据泄露。
2. 直接使用开源模型：这种方式提供了更高的灵活性，但可能存在性能瓶颈，需要企业自行优化。例如，一家物流公司使用开源模型进行路径优化，但发现在处理大量数据时表现并不理想，需要进一步优化。
3. 开源模型+Prompt+知识库：通过将开源模型与Prompt技术和企业知识库结合，可以提升模型的灵活性和适用性。然而，这种方式在处理复杂指令时可能仍面临挑战，并且prompt编写难度较高。例如，一家制造企业希望通过大模型提升生产线效率，但构建Prompt系统的过程极为复杂，需要多次迭代和优化。
4. 基于开源模型进行适配调优：这种方法具有定制化、高效性、灵活性和可控性。企业可以针对特定领域需求对模型进行微调，在少量领域数据上进行快速适配。例如，一家保险公司希望利用大模型进行风险评估，通过对开源模型进行调优，达到了高效且满足业务需求的目标。

如何选择合适的开源模型

选择合适的开源基座对领域模型的成功至关重要。我们提出一种“冰山理论”，即大模型具有显性能力和隐性能力。

• 隐性能力：如预训练效果、深层语言理解等，是大模型性能的重要基石。“冰山”下的部分在众多关键场景如医疗、金融等方面显得尤为重要。例如，一家医院在选择大模型时，更加关注其隐性能力，如能否准确诊断罕见病症。
• 显性能力：如对话流畅度、专业知识等，则主要影响特定任务的表现。显性优化不能改变隐性能力。例如，一家营销企业更关注大模型在生成广告内容时的创新能力和对话流畅度。

目前市场上有很多知名的开源模型，如Llama系列在处理复杂任务上表现出色，在多个Benchmark上均有优异表现。而国内的Qwen和Deekseek系列则在中文对话上具备较强的即时可用性。企业可以根据自身的业务场景和需求选择适合的模型。

开源模型的挑战及应对策略

尽管开源模型，如Llama3，具有巨大潜力，但在实际场景化落地时仍面临诸多挑战：

1. 中文处理能力：尽管模型在各个领域均取得了显著进展，在中文处理方面仍存在知识覆盖率有限、理解深度不足以及生成质量欠佳的问题。例如，一家希望利用大模型进行多语言客户服务的企业，需特别关注模型对中文的处理能力。
2. 专业场景应用挑战：在特定垂直领域，Llama3面临专业知识匹配度低、服务策略单一以及交互模式固化等问题。这些问题限制了模型的应用范围和效果。例如，一家医疗企业在使用Llama3进行疾病预测时，发现模型在处理特定专业术语和复杂医学数据上存在短板。
3. 推理性能与成本：此外，推理性能的瓶颈、高昂的运行和维护成本以及工程适配的不足，使得模型在提供实时高效服务时显得力不从心。例如，一家电商企业希望在高峰期为用户提供实时推荐和查询服务，但发现模型的推理速度和成本限制了其应用范围。

在这种情况下，企业需要不断探索和创新大模型适配技术，以更好地满足实际应用需求。

结语

在大模型应用的探索之路上，企业需综合考虑实用性、安全性和经济性，选择最适合自身业务需求的路线。通过科学的评估和持续的优化，企业可以逐步提升大模型应用的ROI，让数据和智能技术成为竞争优势的核心驱动力。只要保持持续创新和优化，大模型将会在未来的企业业务中扮演越来越重要的角色，推动企业向前发展。