اکنون ، تجاری سازی مدل های بزرگ بار دیگر روی میز است.
یک واقعیت این است که آموزش مدل بزرگ فعلی نیاز به پشتیبانی قدرت محاسباتی قوی دارد ، به خصوص مدل با تعداد زیادی پارامترها ، که بسیار گران است. آموزش مدل بزرگ برای پشتیبانی از پول زیادی نیاز دارد.
پس از سرمایه گذاری مبلغ هنگفتی ، شرکت هایی از یک سو امیدوارند که در اسرع وقت تجاری سازی کنند تا مشکل صندوق های تحقیق و توسعه را حل کنند ، از طرف دیگر نیز امیدوارند که از طریق تجاری سازی به هدف کسب درآمد برسند.
اجتناب ناپذیر است که برخی از مسائل ایمنی و اخلاقی فعلاً کنار گذاشته شود و درست است که پس از تجاری سازی سریع مدلهای بزرگ ، فکر زیادی در مورد مسیر توسعه وجود ندارد ، بنابراین می بینیم که بسیاری از مدل های بزرگ اساساً فقط یک طعم هستند و در نهایت منجر به تضاد بین تجاری سازی و غیرانتفاعی می شوند.
اول ، تجاری سازی مدل های بزرگ
اما علیرغم این ، تجاری سازی مدل های بزرگ داخلی هنوز در مرحله اولیه است و روند تجاری سازی با چالش های بسیاری روبرو است.
اول ، توسعه و کاربرد مدلهای بزرگ نیاز به سرمایه گذاری زیادی از پول و زمان دارد و پیش بینی بازده اغلب دشوار است. این امر باعث شده است که بسیاری از شرکت ها در روند تجاری سازی و از دست دادن فرصت های بازار دریغ کنند.
دوم ، مسائل اخلاقی و ایمنی مدلهای بزرگ نیز بر تجارت فشار می آورد. در حال حاضر ، نیازهای برنامه اکثر شرکت ها عمدتاً در زمینه خدمات مشتری هوشمند ، توصیه هوشمندانه ، بازاریابی هوشمند و سایر زمینه های کاربردی هنوز در مرحله اکتشاف هستند. این امر باعث می شود فرآیند تجاری سازی مدلهای بزرگ نسبتاً کند و دستیابی به توسعه در مقیاس بزرگ باشد.
نکته قابل توجه این است که اگرچه چین پیشرفت چشمگیری در زمینه هوش مصنوعی داشته است ، اما هنوز در مقایسه با سطح بین المللی پیشرو ، شکاف خاصی در فن آوری مدل بزرگ داخلی وجود دارد. این امر باعث می شود شرکت های داخلی در رقابت بین المللی بازار به یک ضرر برسند و گسترش آن به دریا و جهت مرزی دشوار است.
تجاری سازی مدل های بزرگ باید مشکل این امکان را برای شرکت ها و کاربران فراهم کند تا اصل را کمتر درک کنند و از نتایج به سادگی و مستقیم استفاده کنند تا کاربران بتوانند به ارزش بازگردند و مشکلات تجاری خود را حل کنند. به عبارت دیگر ، این "مدل جعبه سیاه یکپارچه" مدل بزرگ است.
در نتیجه ، برخی از مدلهای تجاری امروز یک مکان تجمع برای بازیکنان و کارآفرینان با مدل بزرگ هستند.
دوم ، دشواری تجاری سازی چیست؟
به طور کلی ، مسیر تجاری سازی مدل های بزرگ بهترین نیست ، اما جهت مشخص است. اما وضوح به معنای فرود نیست. برای بازیکنان آهنگ مدل بزرگ داخلی ، آنها هنوز هم با بسیاری از چالش های داخلی و خارجی روبرو هستند.
به طور کلی ، تجاری سازی صنعت مدل بزرگ جهانی هنوز در مرحله اولیه اکتشاف است.
از یک طرف ، اگرچه مؤسسات تحقیق و توسعه از نظر فناوری مدل بزرگ کاملاً بالغ بوده اند ، اما به اندازه کافی با صحنه فرود آشنا نیستند و هنوز یک مدل تجاری کامل را تشکیل نداده اند. بنابراین ، آنها باید با شرکت های سناریوی پایین دست کار کنند تا به طور مشترک مدل های تجاری بزرگ مدل بسازند.
از طرف دیگر ، اکثر شرکتهای سناریوی پایین دست هنوز مفاهیم و شناخت اصلی مدل های بزرگ را تشکیل نداده اند ، و آنها فاقد قدرت محاسباتی مورد نیاز برای پشتیبانی از مدل خوب و همچنین منابع انسانی و قدرت فنی مورد نیاز برای سفارشی سازی و ثانویه مدل ها هستند.
به طور کلی ، اگرچه مسیر تجاری سازی مدلهای بزرگ نسبتاً واضح است و تولید کنندگان داخلی به طور فعال در حال بررسی آن هستند ، اما تجاری سازی مدل های بزرگ نمی تواند به اکتشاف مدلهای تجاری محدود شود ، اما بیشتر برای حل مشکلات اساسی در توسعه مدلهای بزرگ.