彩票代理平台,找文网优化的技术团队,中国建设银行信用卡官方网站,白杨seoLaaS LLM as a service 核心构成GPT 产业链如何进行商业化LLM(Large Language Model) 发展和趋势LLM(Large Language Model) 对于行业公司的分层LLM(Large Language Model) 的机遇和挑战 LaaS LLM as a service
核心构成
计算#xff1a;算力模型#xff1a;算法输入…LaaS LLM as a service 核心构成GPT 产业链如何进行商业化LLM(Large Language Model) 发展和趋势LLM(Large Language Model) 对于行业公司的分层LLM(Large Language Model) 的机遇和挑战 LaaS LLM as a service
核心构成
计算算力模型算法输入数据输出应用
GPT 产业链如何进行商业化
面向 C 端的订阅制会员模式面向 B 端的 API 接口模式
C 端其它增收的方式
Midjourney 作品分成输出内容的增值税作品允许商业化但是超过某个利润阈值时需要分 X% 的利润给 AI 平台特定场景的按次付费SEO 优化每千次多少钱广告模式在回答中嵌入与之相关的广告SaaS植入在办公软件如 Office 中
B 端其它增收的方式 细分行业定制 LLM
LLM(Large Language Model) 发展和趋势
LLM(Large Language Model) 基于海量数据训练得到他获得了海量知识
演化的过程
GPT3 (175BLaMDA (137B)Gopher (280B)FLAN-T5(540B
业界通过对 LLM(Large Language Model) 的探索和应用引导 LLM(Large Language Model) 挖掘里面的海量知识得到最优秀的结果 ( state-of-the-art result,sota 过程)
演化的过程
LLM(Large Language Model) 最开始通过预训练方式构建下游任务来减少微调所需要的数据量LLM(Large Language Model) 通过各类 Prompt Engineering 方式来减少微调所需要的数据量LLM(Large Language Model) 通过用非梯度更新的方式使大模型无需微调情况下拥有小样本、零样本解决问题的能力LLM(Large Language Model) 具备上下文学习(In-context learning)、上下文学习的矫正(Calibration) 能力LLM(Large Language Model) 通过一系列逻辑链(CoT, chain of thought) 解决数据推理问题LLM(Large Language Model) 通过结合行动驱动(Action-driven)、意图驱动来理解人类需求
LLM(Large Language Model) 对于行业公司的分层
基础设施公司基于场景定制的 LLM 和升级服务基于场景 LLM 产品进行的业务产品
到最终基础设施公司只会有 1-2 家形成行业垄断。基于场景定制的 LLM 和升级服务厂商会有一些头部厂商以及海量的 基于场景 LLM 产品进行的业务产品的中小微企业
LLM(Large Language Model) 的机遇和挑战
LLM(Large Language Model) 必会带来新赛道的机遇也必会越来越多的老方式被淘汰跟不上节奏落伍的风险将会加大
LLM(Large Language Model) 可能导致的一些现象
大一统 NLP 领域LLM(Large Language Model) 会让某些 NLP 的研究方向不再具备研究价值从 LLM 应用角度来说LLM-as-a-Service会越来越普遍 OpenAI LLMaaS 的成本已经在开始指数级降低LLM(Large Language Model) 在应用侧的盈利仍然是一个巨大的挑战真正投入生产的挑战仍然巨大即使在降本增效的大环境下LLM(Large Language Model) 真正投入生产的挑战仍然巨大LLM(Large Language Model) 在国内的产研环境下高昂的使用成本和比较苛刻的使用条件需要精细且明确的指令仍然限制了它的赋能当基础设施公司完成了 LLM(Large Language Model) 的基本商业化OpenAl、Google、DeepMind 开始闭源基础设施就形成了垄断能力
