通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

在人工智能领域，通用大模型与垂直大模型各有优劣，结合自己的真实经历，我更倾向于在不同场景下灵活选择，综合利用两者的优势。
在一次项目中，我们需要开发一个医疗诊断系统，要求高精度的疾病预测和专业化的医疗建议。初期我们尝试使用通用大模型，如GPT-3，尽管其在广泛的信息获取和处理上表现出色，但在特定的医疗专业领域，回答的准确性和专业性有时无法满足要求。这时，我们转向了垂直大模型，选择了经过医疗领域专门训练的BioBERT和ClinicalBERT。
使用这些垂直大模型后，系统的专业性显著提升，能够提供更准确和细致的医疗建议。例如，在处理一例复杂的病例时，BioBERT能够结合医学文献和特定的病理知识，给出更加精确的诊断和治疗方案建议，这在使用通用大模型时是难以实现的。
然而，在另一项涉及多领域的内容生成项目中，通用大模型的优势则更加突出。我们开发了一个内容创作平台，需要生成涵盖科技、教育、娱乐等多个领域的文章。此时，GPT-3的通用性和跨领域的理解能力显得尤为重要。它能够根据输入的主题和提示，生成风格多样、内容丰富的文本，大大提高了内容生产的效率和多样性。
综合来看，通用大模型适合广泛的应用场景，具有跨领域的理解和生成能力，在多样化和规模化需求下表现出色；而垂直大模型则在特定领域内具备深厚的专业知识，能提供高精度和高专业性的服务。在实际应用中，往往需要根据具体需求选择合适的模型，甚至可以将两者结合起来，发挥各自的优势。例如，在开发一个智能客服系统时，我们可以利用通用大模型处理一般性问题，而将复杂、专业的问题转交给垂直大模型处理，从而实现最佳效果。
这一经历使我认识到，AI技术的应用并非单纯地选择一方，而是要根据具体场景灵活应用，从而在个性化需求与规模化效率之间找到最佳平衡点。

在人工智能领域，关于通用大模型VS垂直大模型，在选择上我并不倾向于任何一方，而是会根据实际的场景来选择具体的大模型。

对于通用大模型而言，主打的一个就是跨行业、跨专业、上知天文下知地理、无所不能这样的一个角色。不管你问通用大模型什么问题，他总能给到你他认为符合你要求的答案，就比如我们日常会用到的通义千问、文心一言等。在广度上，通用大模型更具优势，当你对于当前所需模型的专业领域边界不是很清晰的时候，选择通用大模型无疑是一个正确的选择。

再来说说垂直大模型，垂直大模型顾名思义就是在一个行业或者一个领域垂直深挖，那么带来的往往就是能提供更专业的回答或者解决方案。比如在医药领域的垂直大模型深耕医疗领域，提供专业解答。或者是法律行业的垂直大模型，比如通义法睿，可以为用户提供更专业的咨询服务。当然也不是说通用大模型就不能提供这些场景的咨询服务，而是说垂直大模型基于当前行业的训练内容更丰富，提供的专业咨询也更精准一些。

因此，对于通用大模型或者垂直大模型，更倾向于哪一方不取决于个人想法，而是取决于用户需要。

在回答这个问题前，我们需要明确的两类模型其实解决的核心问题存在差异。通用大模型专注于解决更广更宽的问题面，而垂直大模型则更专注于做到某个领域的翘楚。

• 通用大模型，如通义、文心、豆包系列，凭借其庞大的数据量和复杂的神经网络结构，展现出了跨领域理解和生成的强大能力。它们能够处理多样化的任务，从文本生成、问答系统到图像识别、自然语言处理等，几乎覆盖了AI应用的广泛领域。这种通用性使得它们能够快速适应新任务和新场景，为AI技术的普及和创新提供了坚实的基础。
• 相比之下，垂直大模型则专注于特定行业或领域，通过深入学习和理解该领域的专业知识和规则，提供更加精准和专业的解决方案。在医疗、金融、法律等高度专业化的领域，垂直大模型能够利用领域内的海量数据和专业知识，实现更高精度的预测、分析和决策支持。这种专业性和深度是通用大模型难以替代的。

明白了这一点，其实回答这个问题就非常简单了，我是倾向于将两种大模型进行融合，根据实际应用场景和需求灵活结合、相辅相成。
在我的实际工作经历中，我是见证了通用大模型和垂直大模型在不同场景下的成功应用的。例如，在某运营商智能客服领域，通用大模型可以快速响应各种常见的用户咨询，提供基本的帮助和指导。然而，在面对复杂或专业的用户问题时，垂直大模型（如针对某国有金融的客服系统）则能凭借其专业知识库和深度学习能力，提供更加准确和专业的解答。这种结合使用的方式不仅提高了客服效率，还显著提升了用户体验。

某运营商智能客户系统

上银的AI+客服

综上，我认为通用大模型和垂直大模型将更加注重融合与协同。一方面，通用大模型可以通过持续学习和优化，不断提升其跨领域的能力，为更多行业提供基础性的AI支持。另一方面，垂直大模型则可以在通用大模型的基础上，结合领域内的专业数据和知识，进行深度定制和优化，以满足特定场景下的高精度需求。这种融合与协同将推动AI技术应用的不断深化和拓展，为各行各业带来更多的创新和变革。
因此，在我看来，无论是通用大模型还是垂直大模型，都有其独特的价值和意义。在实际应用中，我们应该根据具体场景和需求灵活选择和使用它们，以实现最佳的效果和效益。同时，我们也应该积极探索两者之间的融合与协同路径，以开辟AI技术应用的新天地。

在人工智能领域，通用大模型和垂直大模型各有其独特的优势和应用场景。选择倾向于哪一方主要取决于具体的任务和领域需求。以下是通用大模型和垂直大模型的相关介绍：

通用大模型

• 定义与特点：通用大模型是跨领域、跨任务的深度学习模型，能够在多个领域和任务中应用，通过训练和学习，实现对不同类型的数据进行分类、识别、生成等任务。
• 优势：广泛的适用性、灵活性、能够通过微调适应不同的应用场景。
• 挑战：在特定任务上的性能可能不如专门为该任务设计的垂直大模型，优化和调优复杂。

垂直大模型

• 定义与特点：垂直大模型是针对特定场景或任务进行优化设计的深度学习模型，专注于某个特定领域的数据和任务，通过大量的数据训练，实现对该领域的数据进行高效、准确的分类、识别、生成等任务。
• 优势：高效性和专业性、快速落地、成本效益。
• 挑战：适用范围有限、数据依赖性。

选择倾向
根据应用场景和需求选择：如果需要解决多个领域的问题，通用大模型可能更适合，因为它能够适应不同的任务和情境。然而，对于某些特定的行业或领域，垂直大模型可能更有优势，因为它能够提供更加精准和专业的解决方案。

未来发展方向

• 通用大模型：将会变得更加智能和灵活，能够理解更丰富的语义和上下文。
• 垂直大模型：将会深化其在特定领域的专业化，完善对领域特定知识的理解和应用。

综上所述，通用大模型和垂直大模型各有其优势和应用场景，选择哪一方需要根据具体情况进行权衡。但无论选择哪一方，大模型的发展都将推动人工智能技术的进步，并在各个领域带来更加智能和高效的解决方案。

没问题，我将结合真实经历撰写一篇关于通用大模型与垂直大模型的文章：
标题：在通用与专业之间的AI技术选择
在当今的人工智能领域，一场关于通用大模型与垂直大模型的较劲正悄然上演。这两种技术路线各有千秋，分别代表着AI发展的不同理念与追求。通用大模型以其强大的跨领域适用性，能够在多种任务中展现其力量；而垂直大模型则深耕细分市场，以专业精度和高效能解决特定问题。面对这样一个选择题，我的经历或许能为我们提供一些启示。

回顾我曾经参与的一个项目，我们团队负责开发一个旨在提高法律文档处理效率的AI系统。起初，我们采用了一款先进的通用大模型，希望通过其强大的语言理解能力快速达成目标。然而，很快我们就发现，虽然通用模型在文本生成、语义理解等方面表现出色，但在面对法律领域的专业术语、文档格式以及相关规定时，却显得力不从心。这不仅导致了效率低下，甚至在某些情况下产生了严重的错误。

经过一番激烈的讨论与评估，我们决定转向垂直大模型。通过训练专门的法律领域AI模型，使得系统能够更准确地理解和生成法律文档。结果令人惊喜，不仅问题解决的准确性大幅提高，客户对处理速度和质量的满意度也有了显著提升。这次经历让我深刻认识到，在特定的应用场景下，垂直大模型凭借其专业性，往往能够比通用模型提供更加精准、高效的服务。

当然，这并不意味着通用大模型没有其价值。事实上，对于需要广泛知识覆盖、涉及多个领域的应用，通用大模型无疑是更合适的选择。例如，在聊天机器人、知识问答等系统中，通用模型的灵活性和广泛的知识面是其得天独厚的优势。

在AI技术的选择上，没有绝对的好与坏，关键在于如何根据实际需求、场景特点以及资源条件做出最合适的决策。我的亲身经历证明了在特定领域内，垂直大模型因其专业深度与高效率而更受青睐。然而，我也深知在更为广阔的应用场景中，通用大模型依然占据着不可替代的地位。

开辟AI技术新天地的旅程，并非单一的选择通用或者垂直模型这么简单。它更像是在两者之间不断寻找平衡，甚至尝试将两者优势结合起来的过程。无论是追求模型的广泛适用性还是深耕细分领域的高效解决方案，归根结底，都是为了更好地服务于人类社会，提高生活与工作的质量。未来的AI技术发展，必将在这场通用与专业的交锋中，继续探索、融合、创新，最终实现更加丰富和精准的应用生态。

对于这个问题，我更倾向于垂直大模型来开辟AI技术应用的新天地。在当今人工智能领域，通用大模型和垂直大模型各有优势，但针对特定行业的垂直大模型在提供专业精度和解决特定问题方面更具优势。
在我的真实经历中，我曾经面对一个医疗影像识别的项目。我们尝试使用通用大模型来进行医疗影像识别，但在实际应用中遇到了一些问题，比如识别精度不够高、无法满足特定医疗领域的需求等。后来我们尝试使用垂直大模型，专门针对医疗影像识别进行优化和训练，效果明显提升，识别精度和准确性都有了显著提高。
因此，我认为在特定行业领域，使用垂直大模型可以更好地满足个性化需求，提供更专业的解决方案。当面对个性化需求和规模化效率的双重考量时，选择垂直大模型可以更好地解决实际问题，推动AI技术在各行业的应用和发展。希望我的看法能对您有所帮助。

在当今人工智能领域，通用大模型与垂直大模型的交锋无疑是技术前沿的一大焦点。一方是拥有广阔适用范围、能够跨领域理解与生成的通用大模型，另一方则是深耕特定行业、提供专业精度的垂直大模型。面对不同应用场景的个性化需求与规模化效率的双重考量，你更倾向于哪一方，来开辟AI技术应用的新天地呢？结合真实经历谈谈你的看法~

通用大模型和垂直大模型，就好比是万能钥匙和专用钥匙。通用大模型啥都能干，但可能在某些专业领域不够精细；垂直大模型呢，就像一把专门开锁的钥匙，用在特定领域特别顺手。

我个人更倾向于两者结合，取长补短。就像做菜，你不能只用盐，还得加点酱油、醋啥的，味道才更丰富。在AI领域，如果能结合通用大模型的广泛能力和垂直大模型的专业精度，那不是更完美吗？比如我处理问题时，就用通用能力来理解各种问题，然后用垂直领域的专业知识来给出更精确的答案。这样既能满足多样化的需求，又能提供专业的服务，两全其美。

通用大模型和垂直大模型各有优劣,在当前阶段都扮演着重要角色,我认为未来的发展趋势是二者相辅相成、融会贯通。

通用大模型的优势:

1. 广阔知识面,可覆盖多个领域,具备跨领域理解和生成能力。
2. 可迁移学习,在一个领域获得的知识可快速转移到其他领域。
3. 具备一定的推理和常识判断能力,可处理一些开放性问题。
4. 通过持续学习,可不断吸收新知识,扩展能力边界。

通用大模型存在的一些不足:

1. 无法在特定垂直领域提供专业级的精度和针对性能力。
2. 知识存在噪音和偏差,缺乏审核把关。
3. 推理能力和常识水平仍有限,存在一定缺陷。

垂直大模型的优势:

1. 深耕特定行业领域,专业知识储备充足,服务能力精准有力。
2. 通过人工筛选优质数据源,知识质量得到有效保证。
3. 更贴近真实应用场景,可提供高度针对性的解决方案。
4. 在特定领域内,往往拥有超越通用大模型的性能表现。

垂直大模型的不足:

1. 知识面和适用范围较为狭窄和局限。
2. 从头构建专业大模型的数据需求和算力成本极高。
3. 知识更新相对滞后于新兴领域的发展动态。

因此,我认为未来的发展趋势是通用大模型与垂直大模型的有机融合:

1. 以通用大模型作为知识底座,为众多垂直领域提供通用理解与生成的基础能力。
2. 针对特定垂直领域,构建专业大模型,通过微调赋予通用大模型行业知识和专业判断力。
3. 通过知识蒸馏等技术手段,垂直模型可不断反哺通用模型,促进其通用知识的持续完善。

这种"大模型+专家系统"的架构,可发挥通用大模型和垂直大模型的各自所长,实现优势互补。

通用大模型和垂直大模型都有各自的发展前景，两者有部分交叉，但两者所侧重的使用方不太一样。通用大模型比较合适更多面向消费者的产品中，而垂直大模型则专注于特定行业或者企业中。

• 在需要标准化处理大量数据或频繁进行模型训练的场景中，通用大模型能够凭借其高效的计算能力和处理能力，显著降低成本并提高整体效率。例如，在文生图、图生图、智能AI助手、智能客服等领域，通用大模型可以提供统一、高效的解决方案。

• 针对特定行业或领域的需求，垂直大模型可以进行定制化开发，提供更加贴合实际需求的解决方案。这种定制化服务能够更好地满足客户的个性化需求，提升用户体验。例如，在电商推荐系统中，垂直大模型可以根据用户的购物历史和偏好进行精准推荐。在企业的智能运维模型中的数据自然来自企业内部知识库。

• 在处理敏感或私有数据时，垂直大模型能够提供更好的数据隔离和隐私保护措施。这对于需要保护用户隐私和数据安全的应用场景尤为重要，如医疗健康、金融等领域。

通用大模型和垂直大模型各有其独特的优势和应用场景。在实际应用中，应根据具体需求和场景特点选择合适的模型类型以实现最佳效果。

通用大模型，如同人工智能界的“万能钥匙”，凭借其广阔的适用范围和跨领域的理解能力，为众多行业带来了前所未有的变革。它们能够处理多样化的数据，从文本、图像到音频、视频，几乎无所不包，展现出了惊人的灵活性和泛化能力。 在我的开发经历中，曾利用通用大模型进行自然语言处理任务，其强大的语言理解和生成能力，使得复杂的对话系统和内容创作变得轻而易举。

然而，通用大模型并非完美无缺。随着模型规模的增大，其所需的计算资源和存储空间也呈指数级增长，这对硬件设施提出了极高的要求。同时，在处理特定领域的复杂问题时，通用大模型往往难以达到专业垂直模型的精度和效率。这就像一把大而全的锤子，虽然能够敲开许多门，但在面对精细的锁孔时却显得力不从心。

相比之下，垂直大模型则像是专注于某一领域的“工匠”，它们通过深耕特定行业，积累了丰富的专业知识和经验，能够提供更加精准和高效的解决方案。在我的项目中，曾利用垂直大模型进行医疗影像分析，其针对医学图像的深度学习和优化，使得诊断准确率大幅提升，为医生提供了有力的辅助工具。

然而，垂直大模型的局限性也显而易见。它们往往只能应用于特定的领域或场景，缺乏通用大模型的广泛适用性和灵活性。 一旦面临新的或未知的挑战，垂直大模型可能需要重新进行大量的数据收集和模型训练，这无疑增加了成本和时间投入。

面对通用大模型与垂直大模型的交锋，我更倾向于探索一种融合二者的创新之路。 我认为，未来的AI技术发展，应当是通用性与专业性并重的。一方面，我们可以利用通用大模型的广泛适用性和跨领域能力，构建基础性的AI服务平台，为各行各业提供基础性的技术支持和解决方案；另一方面，我们可以在通用大模型的基础上，通过数据增强、知识蒸馏等技术手段，针对不同领域的需求进行定制化和优化，形成具有专业精度的垂直大模型。

在我的实践中，我曾尝试将通用大模型与垂直大模型进行有机结合。例如，在智能客服系统中，我们首先利用通用大模型处理用户输入的多样化问题，进行初步的理解和分类；然后，根据问题的具体领域，将任务分配给相应的垂直大模型进行处理，以确保回答的专业性和准确性。这样的设计既保留了通用大模型的灵活性，又充分发挥了垂直大模型的专业优势，实现了二者之间的优势互补。

在人工智能领域，通用大模型和垂直大模型各有其优势和局限性，选择哪一种取决于具体的应用场景和目标。

通用大模型的优势在于其广泛的适用性，能够处理多种类型的任务和数据，具有较好的泛化能力。它们通常在大规模数据集上进行训练，能够理解和生成跨领域的内容。然而，通用模型可能在特定领域的专业精度上不如垂直模型。

垂直大模型则专注于特定行业或任务，能够提供更高的精度和专业性能。这些模型通常在特定领域的数据上进行训练，能够更好地理解和生成专业内容。但它们的适用范围相对有限，可能需要针对不同领域开发多个模型。

个人的一些观点：

1. 应用场景：如果目标是处理多种类型的任务，或者在资源有限的情况下需要一个能够快速适应不同需求的模型，通用大模型可能是更好的选择。而如果目标是在特定领域提供高精度的服务，垂直大模型可能更加合适。

2. 资源投入：通用大模型通常需要更多的数据和计算资源来训练，而垂直大模型可能在特定领域的数据上训练成本较低。

3. 创新与发展：通用大模型在推动人工智能的创新和发展方面可能更有潜力，因为它们能够探索和适应新的领域和任务。垂直大模型则在特定领域内深耕，可能更容易实现技术的商业化和应用。

4. 个性化与规模化：通用大模型可能更适合规模化应用，而垂直大模型则能够更好地满足个性化需求。

5. 技术发展：随着技术的发展，通用大模型和垂直大模型之间的界限可能会变得模糊。例如，通过迁移学习等技术，通用模型可以被调整以在特定领域提供更好的性能。

在实际应用中，可能需要结合通用大模型和垂直大模型的优势，例如，使用通用模型作为基础，然后通过领域特定的微调来提高性能。这种混合方法可以结合两者的优点，实现更好的应用效果。

选择通用大模型还是垂直大模型，需要根据具体的应用需求、资源限制和技术发展情况来决定。在人工智能技术的不断进步中，两种模型都有其独特的价值和应用前景。

通用大模型和垂直大模型都有它们各自的优缺点和适用场景。

从广度上来看,通用大模型拥有广泛的适用范围,能够跨领域理解和生成内容。这种灵活性可以帮助我们应对各种复杂多变的现实需求。而垂直大模型则专注于特定领域,能够提供更专业和精准的服务。

从深度上来说,垂直大模型通过专注培训可以达到更高的专业水准,满足一些有特殊要求的场景。但通用大模型也在不断提升自身的专业性和精准度。

所以在具体应用中,我认为需要根据实际需求来权衡。对于一些标准化的、通用性强的场景,通用大模型可能是较好的选择。而对于一些专业性很强、对精准度要求很高的场景,垂直大模型可能更加适合。

未来通用大模型和垂直大模型也可能会加强相互融合,发挥各自的优势,共同推动人工智能技术的发展。我们要保持开放包容的心态,认真思考如何在不同应用场景中发挥人工智能的最大价值。

这个问题没有一个标准答案,需要根据具体情况来进行选择和权衡。不同的场景可能会有不同的最佳方案。让我们保持谦逊、创新的态度,共同探索人工智能的广阔前景吧。

对于通用大模型和垂直大模型之间的取舍,我有以下一些看法:

1. 通用大模型的优势在于其广泛适用性和跨领域理解能力。它们可以应用于各种不同的场景,为用户提供灵活性和便利性。这对于需求不确定、领域广泛的应用来说是很有优势的。

2. 但同时,通用大模型也存在一些局限性。它们可能无法达到某些专业领域的极致精度和性能要求。对于需要高度专业化和定制化的应用来说,垂直大模型可能会更加合适。

3. 垂直大模型则擅长在特定领域提供更精准的服务。它们能够深入理解行业特点,针对性地解决行业内的问题。这对于需要专业知识支持的应用场景来说是很有价值的。

4. 从实际经验来看,我认为通用大模型和垂直大模型应该是相互补充的关系。不同的应用场景需要不同的模型支持。我们应该根据具体需求,选择最合适的模型来开发AI技术应用。

5. 未来,我认为通用大模型和垂直大模型可能会进一步融合,形成更加灵活和高效的混合模型。这样既能发挥通用大模型的广泛适用性,又能满足垂直大模型的专业精度要求。这将是AI技术应用的一个新方向。

在选择通用大模型还是垂直大模型时,需要综合考虑具体的应用场景和需求。未来,两种模型的融合发展可能会成为AI技术应用的新突破口。

我个人觉的在AI技术的应用实践中，通用大模型与垂直大模型的结合展现了协同优势，能够有效满足个性化需求与规模化效率的双重目标。通用大模型以其广泛的知识覆盖面和强大的语言处理能力，为智能系统提供了灵活的基础架构，使其能应对多样化的输入和场景。然而，面对特定领域的专业问题或复杂情境时，通用模型的局限性凸显，如在金融咨询中的表现。此时，垂直大模型的优势得以发挥，它们经过深度行业训练，能够提供精确、专业的解答，弥补了通用模型的不足。

只有将两者有机融合，实现了从“广”到“深”的能力跃升。通用模型作为底层框架，保证了系统的普适性和高效性；垂直模型则针对特定领域提供深度解析，提升了服务的专业度和客户满意度。这种策略不仅增强了系统的整体性能，也促进了AI技术在个性化服务与规模化应用之间的平衡，为构建更加智能、高效、个性化的新世界奠定了坚实基础。技术创新、算法优化、用户反馈循环以及隐私保护措施，都是实现这一愿景的关键要素，共同推动着AI技术向更成熟、更人性化的方向发展。

我非常倾向于融合个性化需求与规模化效率，共同构建一个更加智能、高效且充满个性化的新世界。这种融合不仅能够充分发挥AI技术的潜力，还能更好地服务于人类社会，满足不同用户、不同行业、不同场景的多样化需求。

通过技术创新和不断优化，我们可以实现AI系统在提供个性化服务的同时，保持高效、稳定的运行。例如，利用先进的算法和模型优化技术，可以提高AI系统的处理速度和准确性，从而更好地应对大规模数据处理和实时响应的需求。同时，通过引入用户反馈和自适应学习机制，AI系统可以不断学习和优化自身的行为，以提供更加贴合用户需求的个性化服务。

此外，隐私保护和安全性也是融合个性化与规模化效率过程中需要重点考虑的问题。通过采用加密技术、联邦学习等隐私保护手段，可以确保用户数据的安全性和隐私性，从而增强用户对AI系统的信任和使用意愿。

总之，融合个性化需求与规模化效率是AI技术发展的重要方向之一。通过不断探索和创新，我们可以共同构建一个更加智能、高效、个性化的新世界，为人类社会的发展和进步贡献更多的力量。

我认为在AI技术的实际应用中，通用大模型与垂直大模型各有千秋，应根据具体应用场景的需求灵活选择并合理搭配。通过两者的有机结合，我们可以更好地开辟AI技术应用的新天地，满足日益增长的个性化需求和规模化效率要求。
在我参与的一个智能客服项目中，我们最初尝试采用了一个较为通用的NLP大模型作为基础，它具备强大的语言理解和生成能力，能够处理多种类型的客户咨询。然而，在实际应用中，我们发现虽然通用模型能够覆盖大部分常见问题，但在面对特定行业术语、复杂业务逻辑或高度个性化的客户需求时，其回答往往显得不够精准或缺乏深度。

为了提升服务质量和客户满意度，我们决定引入垂直大模型进行补充。通过针对金融行业进行深度训练和优化，垂直模型能够更准确地理解客户的金融咨询需求，提供更为专业和具体的解答。例如，在解释复杂的金融产品条款、分析市场趋势或提供投资建议时，垂直模型的表现明显优于通用模型。
在整合了通用大模型和垂直大模型之后，我们的智能客服系统实现了“广而深”的能力升级。通用模型作为底层支撑，保证了系统的灵活性和可扩展性，能够处理多样化的输入；而垂直模型则作为专业补充，针对特定领域提供深度解析和精准服务。这种组合不仅提升了系统的整体性能，还显著增强了用户体验。

我认为在AI技术的实际应用中，通用大模型与垂直大模型各有千秋，应根据具体应用场景的需求灵活选择并合理搭配。通过两者的有机结合，我们可以更好地开辟AI技术应用的新天地，满足日益增长的个性化需求和规模化效率要求。
在我参与的一个智能客服项目中，我们最初尝试采用了一个较为通用的NLP大模型作为基础，它具备强大的语言理解和生成能力，能够处理多种类型的客户咨询。然而，在实际应用中，我们发现虽然通用模型能够覆盖大部分常见问题，但在面对特定行业术语、复杂业务逻辑或高度个性化的客户需求时，其回答往往显得不够精准或缺乏深度。

为了提升服务质量和客户满意度，我们决定引入垂直大模型进行补充。通过针对金融行业进行深度训练和优化，垂直模型能够更准确地理解客户的金融咨询需求，提供更为专业和具体的解答。例如，在解释复杂的金融产品条款、分析市场趋势或提供投资建议时，垂直模型的表现明显优于通用模型。
在整合了通用大模型和垂直大模型之后，我们的智能客服系统实现了“广而深”的能力升级。通用模型作为底层支撑，保证了系统的灵活性和可扩展性，能够处理多样化的输入；而垂直模型则作为专业补充，针对特定领域提供深度解析和精准服务。这种组合不仅提升了系统的整体性能，还显著增强了用户体验。

面对不同应用场景的个性化需求与规模化效率的双重考量，你更倾向于哪一方，来开辟AI技术应用的新天地呢？
从现在以往项目经验来说的话，我更倾向于兼顾个性化需求和规模化效率。
其实个性化是用户体验的关键,能带来更好的粘性。但过度个性化也会提高成本,降低效率。
我的思路是在系统层面提供规模化和标准化的基础能力,以支撑大规模业务,同时开放接口和配置,让使用方有定制空间。
例如在推荐系统中,底层使用通用算法模型,同时开放不同的候选池、特征工程、排序策略等接口,上层业务可以通过组合配置实现个性化效果。
我在一个新闻推荐系统中就采用了这种思路。
底层训练了用户兴趣和内容质量的通用模型,上层可以配置不同的候选集、用户分群、过滤策略等,快速实验出多个子产品形态。在效率和个性化之间取得了平衡。
所以我认为结合技术标准化和业务定制化,能获得规模效益的同时兼顾用户体验,是AI系统设计中值得追求的方向。

人工智能领域的通用大模型和垂直大模型，这真是个让人纠结的选择题！两者各有千秋，真的让人难以抉择。

通用大模型，就像是个全能运动员，啥都能干，跨领域更是它的拿手好戏。无论是语言处理、图像识别，还是语音识别，它都能玩得转。对于企业来说，有了这样的模型，就像是有了个万能助手，哪里需要往哪搬，简直太方便了！

而垂直大模型呢，就像是个专家，专攻一科，在这一领域里那是研究得透透的。对于特定行业的需求，它能提供更精准的解决方案，帮助企业实现更精确的数据分析和决策支持。

我自己呢，就经历过一个医疗影像分析的项目。那时候，我们面临的是海量的医疗影像数据，需要精准识别和分类。如果用通用大模型，虽然也能搞定，但总感觉像是用斧头去雕刻艺术品，不是那么精细。后来，我们决定采用垂直大模型，专门针对医疗影像进行深度学习训练。效果真的是杠杠的！不仅识别准确率大幅提升，还为医生提供了更为可靠的辅助决策支持。

总的来说，通用大模型和垂直大模型各有所长。选择哪种模型，还得看具体应用场景和需求。如果需要广泛应用和跨领域能力，那就选通用大模型；如果需要对特定行业有深入理解和需求，那就选垂直大模型。当然啦，有时候也可以两者结合，发挥各自的优势，达到最佳效果。