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，通用大模型和垂直大模型各有其独特的优势和应用场景。选择哪一方来开辟AI技术应用的新天地，取决于具体的需求和目标。

通用大模型的优势

1. 广泛的适用性：通用大模型能够处理多种类型的任务，如语言翻译、图像识别和自然语言处理，适合跨领域的应用。
2. 灵活性：它们能够适应不断变化的任务需求，易于扩展和调整。
3. 创新潜力：通用模型的广泛适用性为探索新的应用场景提供了可能性，有助于推动技术创新。

垂直大模型的优势

1. 专业性：垂直大模型针对特定行业或任务进行了优化，能够提供更高的精度和效率。
2. 定制化：它们可以根据特定需求进行定制，更好地满足特定用户的需求。
3. 成本效益：在某些情况下，垂直模型可能比通用模型更经济，尤其是在资源有限的情况下。

个人看法

结合我的实际经历，我认为选择哪一方应基于以下考虑：

• 应用场景：如果目标是探索广泛的应用领域，通用大模型可能更合适。如果专注于特定行业或任务，垂直大模型可能更有效。
• 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和优化。如果资源有限，垂直大模型可能更经济。
• 创新需求：如果目标是推动技术创新和探索新领域，通用大模型提供了更多的可能性。

在我的工作中，我曾参与开发一个针对特定行业的AI解决方案。我们选择了垂直大模型，因为它能够提供更高的精度和定制化服务，更好地满足客户的需求。然而，我们也意识到这种模型的局限性，即它可能不适用于其他行业。

通用大模型和垂直大模型的选择应基于具体的需求、资源和目标。在某些情况下，结合两者的优势，开发混合模型，可能是一个更好的选择。通过这种方式，我们可以在保持专业性的同时，也享受通用模型带来的灵活性和创新潜力。

在通用大模型与垂直大模型之中，我个人更倾向于前者，也就是通用大模型。

上周参与阿里开发者活动的时候，根据教程部署了一个企业知识库（通过百炼模型-appflow-钉钉机器人-魔法卡片），能感受到垂直模型还是有一定的局限性，虽然专业，但是太过于生硬了，就像最早的智能音箱（XX精灵，XX同学等），不是很喜欢。

然后又本地通过使用低代码的ollama部署了通用大模型qwen2-1.5b，能明显的感觉到，交互起来要舒适多了。

所以如果在两者进行选择，我还是更喜爱并选择用通用大模型。

在通用大模型和垂直大模型的选择上，我认为两者各有其独特的优势和应用场景。以下是我的一些看法，结合实际案例来探讨这两种模型的应用和未来发展。

通用大模型的优势与应用

优势：

1. 广泛适用性：通用大模型能够处理多种任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等，适用于不同行业和场景¹。
2. 跨领域能力：通用大模型在大规模多领域数据集上进行训练，具备跨领域的泛化能力，能够在不同任务中表现出色²。
3. 持续学习：通用大模型可以通过微调或迁移学习来适应新的任务，无需从头开始训练²。

应用案例：

• ChatGPT：作为一个通用大模型，ChatGPT能够进行对话、回答问题、生成文本等多种任务，广泛应用于客服、教育、内容创作等领域¹。
• DALL·E：在计算机视觉领域，DALL·E能够生成高质量的图像，应用于艺术创作、广告设计等场景²。

垂直大模型的优势与应用

优势：

1. 领域专精：垂直大模型针对特定行业或应用，如医疗、金融、教育等，提供更精准、专业的解决方案³。
2. 数据针对性：垂直大模型的训练依赖于特定领域的专业数据，使得模型在特定场景下的表现更为出色³。
3. 快速响应：由于专注于特定领域，垂直大模型能够快速响应市场变化，提供实际应用价值³。

应用案例：

• 盘古医学大模型：华为云推出的盘古医学大模型，专注于医疗领域，能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定¹。
• 金融垂直大模型：在金融领域，垂直大模型可以进行风险评估、信用评分、投资策略分析，帮助金融机构做出更精准的决策²。

个人经历与看法

在我的工作经历中，我曾参与过一个金融风控项目。我们最初使用的是一个通用大模型，但发现其在处理特定金融数据时表现不够理想。后来，我们转向使用一个专门针对金融领域训练的垂直大模型，结果显著提升了风险评估的准确性和效率。这次经历让我深刻体会到，针对特定领域的问题，垂直大模型的专业性和精准性是无可替代的。

未来发展方向

我认为，通用大模型和垂直大模型并不是对立的，而是互补的。未来的AI技术应用可以结合两者的优势，既利用通用大模型的广泛适应性，又发挥垂直大模型的专业深度。例如，在智能客服领域，通用大模型可以处理大部分基础问题，而垂直大模型则针对特定行业的特殊问题进行补充，提供更专业、更个性化的服务²。

总的来说，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，我更倾向于结合通用大模型和垂直大模型的优势，开辟AI技术应用的新天地。

在探讨通用大模型与垂直大模型的选择倾向时，我认为这是一个需要根据具体应用场景、资源投入、以及长期发展目标来综合考量的问题。两者各有千秋，适用于不同的场景和需求。

通用大模型的魅力

通用大模型，如GPT系列，以其庞大的参数规模、广泛的训练数据和强大的跨领域理解能力而闻名。它们能够处理多样化的任务，从文本生成、知识问答到代码编写，几乎覆盖了自然语言处理的各个方面。这种通用性使得它们能够快速适应新任务，减少了对特定领域数据的依赖，降低了模型开发的门槛。

优点：

灵活性强：能够处理多种类型的数据和任务，适合快速原型开发和实验。
易于扩展：随着技术的进步和数据的积累，通用模型可以持续优化和升级。
创新潜力大：为新的应用场景提供无限可能，激发新的应用创意。

缺点：

资源消耗大：训练和维护大规模模型需要巨大的计算资源和存储空间。
专业精度有限：在某些特定领域，可能不如垂直模型精准。

垂直大模型的专注

垂直大模型则专注于某一特定行业或领域，通过深入挖掘该领域的专业知识和数据，提供高度专业化的解决方案。它们在医疗、金融、法律等需要高度专业性和准确性的领域展现出巨大潜力。

优点：

专业精度高：针对特定领域优化，能够提供更加准确和专业的结果。
定制化强：可以根据客户需求进行深度定制，满足特定场景下的个性化需求。
资源利用效率高：相比通用模型，垂直模型在特定任务上的资源利用效率更高。

缺点：

适用范围有限：主要适用于特定领域，难以跨领域应用。
开发成本高：需要深厚的行业知识和大量的专业数据支持，开发周期较长。
结合真实经历的看法
从我的个人经历来看，我倾向于认为两者并非完全对立，而是可以相互补充的。在初创企业或资源有限的情况下，通用大模型因其灵活性和易用性，能够快速推动项目的启动和验证。然而，随着项目的深入和市场的细分，垂直大模型的专业性和精准度将变得尤为重要。

例如，在开发一个面向医疗行业的AI助手时，初期我们可以利用通用大模型快速构建原型，验证市场需求和可行性。但随着产品的迭代升级，我们需要引入垂直大模型来提供更加专业、准确的医疗建议和服务。这样既能保证产品的快速响应市场变化，又能确保其在专业领域内的竞争力和可信度。

因此，我认为在选择通用大模型还是垂直大模型时，应充分考虑项目的实际需求、资源状况以及长期发展目标。在可能的情况下，探索两者的结合应用，或许能为我们开辟出更加广阔的AI技术应用新天地。

从我的经验来看，通用大模型和垂直大模型各有千秋，它们的应用场景也大相径庭。作为一名程序员，我亲身体验过在开发智能客服系统时，如何在两者之间做出选择。
我们曾尝试使用一个通用大模型来处理各种客户咨询问题，它能够快速理解和生成跨领域的回应，对于常见问题的解答效率极高。但是，当遇到特定行业的复杂问题时，比如金融法规细节或是医疗专业术语，通用模型的回答就显得力不从心，甚至有时会出现误导性的信息。我们转向了垂直大模型，特别是在金融领域进行了定制化训练的模型。这种模型在处理专业问题时表现出色，准确率和专业度远超通用模型。尽管它的适用范围相对狭窄，但对于我们服务的特定客户群体来说，这样的精准度是至关重要的。我们的策略是结合两者的优势，用通用大模型处理常规查询，而将复杂的、专业的问题转交给垂直大模型。这种混合方案不仅提高了客户满意度，还降低了错误率，确保了服务的专业性和可靠性。
我认为，在AI技术的应用上，没有绝对的优劣之分，关键在于如何根据具体需求选择合适的技术路径，实现效率与效果的双重提升。
在上述讨论中，我提到了程序员利用AI技术优化智能客服系统的经历。下面是一幅描绘了程序员正在调试代码，同时监控运行AI模型的服务器的画面，这正体现了在实际工作中结合使用通用与垂直大模型的情景：

通过这样的画面，我们可以想象在实际操作中，如何根据不同任务的特性，灵活切换和整合不同类型的AI模型，以达到最佳的工作效果。希望这个结合了个人经历和技术实践的回答能为你提供一些启发！

在通用大模型与垂直大模型的选择上，我认为两者各有优势，应根据具体应用场景和需求来决定。

通用大模型具有广泛的适用性和强大的通用性，能够处理多种不同的任务和领域，如自然语言处理、图像识别等。以使用自然语言处理通用大模型为例，它能够处理各种类型的自然语言任务，为用户提供全面而综合的服务。例如，在日常的信息检索中，通用大模型可以理解复杂的问题，并从海量的知识中提供较为准确和全面的回答。在开发一个内容创作平台时，通用大模型的通用性和跨领域的理解能力显得尤为重要，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。

然而，在某些特定的领域和场景中，垂直大模型更具优势。例如，在医疗领域，垂直大模型能够基于丰富的医学知识和临床数据，为医生提供精准的诊断建议和治疗方案。在我曾参与的一个医疗诊断分析的项目中，面对海量的医疗诊断数据，需要精准识别和分类，使用通用大模型虽然也能搞定，但总感觉不够精细。后来采用垂直大模型，专门针对医疗诊断进行深度学习训练，效果显著，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。

在智能客服项目中，通用大模型可以处理常见的一般性问题，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，引入垂直大模型进行补充是一个很好的解决方案。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。

综上所述，通用大模型和垂直大模型应相互结合、相互补充，共同推动 AI 技术在不同应用场景中的发展和创新。在实际应用中，我们可以根据具体需求，灵活选择或整合使用两种模型，以实现最佳的效果。例如，在智能客服领域，通用大模型可以处理常见的一般性问题，而涉及到金融、法律等专业领域的复杂问题时，垂直大模型可以介入，提供更准确和权威的解答。案例图：

使用感受方面，通用大模型就像一个全能选手，能够应对各种不同的场景，但在专业性上可能有所欠缺；垂直大模型则像一个专家，在特定领域能够提供精准的服务，但适用范围相对较窄。将两者结合使用，可以充分发挥各自的优势，提供更全面、更精准的服务。

通用大模型的优势

• 广泛适用性：通用大模型可以跨越多个领域，处理各种类型的任务。例如，GPT-4可以用于文本生成、翻译、问答等多种应用场景。
• 灵活性：由于其广泛的训练数据和强大的理解能力，通用大模型可以适应不同的任务和需求，提供灵活的解决方案。
• 规模化效率：通用大模型可以通过一次训练，应用于多个领域，节省了开发和训练的时间和成本。

  垂直大模型的优势

• 专业精度：垂直大模型专注于特定行业或领域，能够提供更高的精度和专业性。例如，医疗领域的AI模型可以更准确地诊断疾病，金融领域的AI模型可以更精确地进行风险评估。
• 定制化解决方案：垂直大模型可以根据特定行业的需求进行定制，提供更符合实际应用场景的解决方案。
• 深度理解：由于专注于特定领域，垂直大模型可以更深入地理解该领域的知识和数据，提供更有价值的分析和建议。

  真实经历分享

  在我之前的工作中，我们曾经使用过通用大模型进行文本生成和翻译任务。通用大模型的广泛适用性和灵活性使得我们能够快速部署和应用，解决了多个不同领域的需求。然而，在处理一些特定行业的任务时，例如医疗数据分析，我们发现通用大模型的精度和专业性不足，无法满足高标准的需求。

因此，我们转而使用了一个专门针对医疗领域训练的垂直大模型。这个模型在处理医疗数据时表现出色，能够提供更准确的诊断和分析结果，极大地提升了我们的工作效率和准确性。

结论

在选择通用大模型还是垂直大模型时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。如果需要广泛适用性和灵活性，通用大模型是一个很好的选择；如果需要高精度和专业性，垂直大模型则更为合适。

通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

在回答这个问题之前，我在想这一问题其实是讨论两大模型谁更为适合哪种使用环境。

大家都知道通用大模型的优势在于快速部署和广泛的适用性，对于更加精细的任务，则有些捉襟见肘。

而垂直大模型的优势在于在专业领域内能够提供更高要求的可行性方案，对于研究更加精准。

最好的使用方式就是将两者有效的结合使用使效率最大化。

通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

我更倾向于结合使用，众所周知通用大模型是综合性的模型，而垂直大模型则是某一项的专精天才，在性能与产出比方面，我倾向于先用通用大模型搭建一个简易的框架，再由垂直大模型进行深挖，以此达到最佳的产出比。事实上没有谁最强，只有谁更加适合其使用环境。

通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

我更倾向于垂直大模型，因为相比通用大模型，垂直大模型可以聚焦于更深的领域，更加专精，具有更高的准确度和效率，而通用大模型并不能做到如此专精的程度。因此在更为专精更加精准的领域垂直大模型无疑是更具优势。

通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

我更倾向于垂直大模型，因为垂直大模型更加专注于特定领域，精确度更高，更加专业，垂直大模型整合行业特定数据与知识，在复杂专业任务处理上展现无与伦比的优势。 垂直大模型更能符合一些对于模型精度有着更高要求的使用场景。

通用大模型VS垂直大模型，你倾向于哪一方？

我更倾向于通用大模型，因为通用大模型可以利用各种类型的数据进行训练，可以大幅度降低初创团队使用成本；并且通用大模型的生态更加全面，可以处理多种类型的任务，从文生文到图生文，再到文生图等。通用大模型拥有更为广阔的使用范围。

在日常生活中，这两种我都会用到，选择哪种类型的模型取决于具体的需求。如果需要一个能够处理多种任务和内容的工具，就选通用大模型。如果需要在特定领域内获得深度和精确的分析，垂直大模型可能更适合。
对于这两种要对比的话，我还是更倾向于垂直大模型，因为本身是做技术工作，所以特定领域的专业性更重要些。

我更倾向于垂直大模型，垂直大模型专注于特定行业或领域，因此能够更深入地理解该领域的专业知识、术语和上下文。这种深度理解使得垂直大模型在处理专业问题时能够提供更高精度的回答和解决方案。例如，在医疗、法律或金融等高度专业化的领域，垂直大模型能够提供更准确、更专业的见解，从而为用户带来实实在在的价值。
不同的行业和应用场景有其独特的需求和挑战。通用大模型虽然广泛适用，但可能无法充分满足这些特定需求。垂直大模型则可以根据行业特点进行定制和优化，更好地解决特定问题。这种定制化的解决方案能够更精确地满足用户需求，提升用户体验。
由于垂直大模型专注于特定领域，它们在处理该领域的问题时通常更高效。这种效率不仅体现在处理速度上，还体现在结果的质量和准确性上。在需要快速响应和高质量结果的场景中，垂直大模型具有明显的优势。

在通用大模型和垂直大模型之间的选择上，我倾向于两者结合使用，因为它们各自有独特的优势和应用场景。

通用大模型，如GPT-4，具有广泛的应用范围和强大的泛化能力。它能够处理多种任务，从自然语言处理到图像生成，从编程到创意写作，表现出色。通用大模型适合在未知任务或跨领域任务中使用，因为它能够快速适应和响应多样化的需求。

然而，垂直大模型则在特定领域中表现更为卓越。它们专门针对某一行业或任务进行优化，拥有更高的精度和专业性。例如，医疗领域的垂直大模型能够更准确地进行诊断和治疗建议，金融领域的垂直大模型能够更好地进行风险评估和投资决策。

通用大模型的优势在于其通用性和适应性，能够为广泛的应用场景提供解决方案。而垂直大模型则在专业性和精确性上占据优势，能够满足特定行业和任务的深度需求。

因此，我认为在实际应用中，两者应结合使用。对于广泛性需求和探索性任务，使用通用大模型；对于特定领域的高精度需求，使用垂直大模型。通过两者的结合，可以最大化地发挥人工智能的潜力，提供更全面和精准的解决方案。

作为一名开发者，我认为两者各有千秋，且在不同场景下均有着不可替代的价值。不要说我上辈子是泥瓦匠--和稀泥。选择哪一方来开辟AI技术应用的新天地，实际上取决于具体的应用需求、资源投入、以及长远的发展规划。

通用大模型的优势

1. 跨领域能力：通用大模型如GPT系列，通过在海量的多领域数据上进行训练，具备了广泛的知识面和跨领域理解能力。这使得它们能够轻松应对多种任务，从文本生成到问答系统，甚至在一些创造性任务上展现出惊人的能力。

2. 灵活性：由于不受特定行业或领域的限制，通用大模型可以快速适应新任务或新领域，通过微调（fine-tuning）或提示工程（prompt engineering）即可实现高效应用。这种灵活性对于快速变化的市场需求尤为重要。

3. 规模效应：随着技术的进步和数据的积累，通用大模型的性能会不断提升，形成良性循环。同时，由于广泛的适用性，其生态系统和社区支持也会更加成熟和丰富。

垂直大模型的优势

1. 专业精度：垂直大模型专注于某一特定行业或领域，通过在该领域内的深度训练，能够提供更专业、更精准的服务。例如，在医疗、法律等高度专业化的领域，垂直大模型能够提供更准确的信息和建议。

2. 定制化能力：针对特定行业的需求，垂直大模型可以进行深度定制和优化，以满足行业特有的规则、标准和流程。这种定制化能力使得垂直大模型在特定场景下具有更高的应用价值。

3. 隐私与安全：在处理敏感数据（如医疗记录、财务信息等）时，垂直大模型可以更好地保护用户隐私和数据安全。因为它们通常只在内部使用，且数据访问权限受到严格控制。

我的看法

结合个人经历来看，我倾向于认为两者并非完全对立，而是可以相互补充、共同发展的。在实际应用中，我们可以根据具体需求灵活选择或结合使用两者。

• 对于初创企业或小型项目：初期资源有限，可能更倾向于使用通用大模型进行快速原型开发和市场验证。通过微调或提示工程，可以低成本地实现多种功能，快速响应市场变化。

• 对于成熟企业或大型项目：在特定领域有深厚积累，且对专业精度和定制化有较高要求时，可以考虑投入资源研发或采用现成的垂直大模型。这有助于提升服务质量、增强竞争力，并保护用户隐私和数据安全。

• 混合策略：在一些复杂的应用场景中，还可以采用混合策略。即先利用通用大模型进行初步处理和筛选，然后再将结果传递给垂直大模型进行精细化处理。这样既保证了效率又兼顾了精度。

总之，无论是通用大模型还是垂直大模型都有其独特的优势和适用场景。作为开发者，我们应该根据实际需求灵活选择或结合使用两者，以最大程度地发挥AI技术的潜力。

通用大模型和垂直大模型各有其优势和局限性：

1. 通用大模型：

   • 优势：它们具有广泛的知识基础和理解能力，能够处理多种类型的任务，如语言翻译、文本生成、图像识别等。
   • 局限性：尽管它们在多个领域都表现出色，但在特定领域的专业精度和细节处理上可能不如垂直大模型。

2. 垂直大模型：

   • 优势：专注于特定领域，如医疗、法律或金融，能够提供更精确和专业的服务。
   • 局限性：它们的知识范围相对狭窄，可能无法处理超出其专业领域的任务。

在开辟AI技术应用的新天地时，选择哪种模型取决于具体的需求和目标：

• 如果目标是快速进入多个领域，提供广泛的服务，通用大模型可能是更好的选择。
• 如果目标是在特定领域内提供深度和专业的服务，垂直大模型可能更加合适。

此外，还有一种趋势是将通用大模型和垂直大模型结合起来使用，以获得两者的优势。例如，可以使用通用大模型来处理广泛的任务，同时利用垂直大模型来增强特定领域的专业性。

在实际应用中，这种选择还受到资源、成本、时间和技术发展等因素的影响。随着技术的进步，我们可能会看到更多混合模型的出现，它们结合了通用性和专业性，以满足不断变化的市场需求。

通用大模型的优势

1. 广泛适用性： 通用大模型可以跨越多个领域应用，例如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。这使得它们在初期开发和探索阶段非常有价值。对于初创公司或资源有限的团队来说，通用大模型提供了一种快速试验和验证不同想法的方式。

2. 数据需求多样性： 通用大模型可以利用各种类型的数据进行训练，这使得它们在面对新的任务或数据集时表现出更好的适应能力。例如，GPT-4这种模型可以处理从技术文档到文学作品的各种文本，从而在多种不同的应用场景中表现出色。

3. 技术创新的驱动力： 通用大模型往往引领着技术发展的潮流。它们推动了更高效的算法、更多的数据处理技巧以及更强大的硬件设施的发展。这些技术突破不仅仅局限于某个特定领域，而是对整个AI生态系统都有积极影响。

垂直大模型的优势

1. 专业精度： 垂直大模型专注于特定领域，能够在该领域内达到更高的精度和性能。例如，医疗诊断模型可以专门训练在医学影像数据上，从而在疾病检测和诊断中表现出色。

2. 高效资源利用： 垂直大模型在特定任务上往往比通用模型更高效，因为它们的设计和训练都是针对特定的应用需求。这意味着在实际部署时，垂直大模型可以在资源有限的环境中实现更好的性能。

3. 领域专长的体现： 垂直大模型能够更好地体现领域专长。例如，在金融领域，专门针对市场分析和交易策略优化的模型可以更好地捕捉市场动态和投资机会。

个人倾向

结合我的前端开发经历，我更倾向于通用大模型，原因如下：

1. 快速原型设计： 作为开发人员，通用大模型让我能够迅速构建和测试原型，尤其是在处理多样化的数据和需求时。例如，当我需要为一个新功能设计智能推荐系统时，通用大模型可以帮助我快速验证不同的推荐算法。

2. 跨领域学习： 通用大模型的广泛适用性使得我能够接触到更多领域的知识和应用，这有助于我拓宽视野，提升综合能力。例如，我可以利用同一个模型来处理文本分析、图像识别和语音处理等多种任务。

3. 创新驱动： 通用大模型往往代表着最前沿的技术创新，这让我能够站在技术发展的前沿，不断学习和应用最新的技术成果。

尽管如此，我也充分认可垂直大模型在特定领域的不可替代性，特别是在需要高度专业知识和精度的应用场景中。最终，通用大模型和垂直大模型是互补而非对立的，我们可以根据具体需求选择最合适的解决方案，以充分发挥人工智能的潜力。

在未来，我期待看到通用大模型和垂直大模型在不同应用场景中的协同发展，共同推动人工智能技术的进步。

这是一个很有意思的问题，通用大模型和垂直大模型各有优势和应用场景，我个人在实际应用中都有接触，以下是我的一些看法和经验。

通用大模型的优势

广泛适用性： 通用大模型如GPT-4，具有强大的跨领域理解和生成能力，适用于各种不同的任务。从文本生成、语言翻译到代码补全，它几乎无所不能。例如，我在撰写项目报告时，可以使用GPT-4快速生成内容草稿，大大提升了效率。

适应性强： 通用大模型可以适应不同的任务需求，不需要针对每个新任务进行专门训练，这使得它在快速迭代和广泛应用中具有明显优势。例如，在开发一个新的聊天机器人时，使用通用大模型可以迅速部署，满足各种用户的基本需求。

垂直大模型的优势

专业精度： 垂直大模型专注于特定行业或领域，因此在该领域的专业知识和精度上更有优势。例如，医疗领域的AI模型专门训练来识别医学影像，这些模型能提供高度精确的诊断结果。我曾经参与过一个医疗影像处理项目，使用了专门的垂直模型，效果远比通用模型来得精准。

深度定制化： 垂直大模型可以根据特定行业的需求进行深度定制，提供更专业的解决方案。例如，金融行业的风控模型可以根据历史交易数据和行业规则，提供精确的风险评估和预测，这在实际操作中极大地提高了工作的可靠性。

真实经历
在一个项目中，我们需要开发一个客户服务系统。起初，我们选择了通用大模型进行初步开发，借助其强大的自然语言处理能力快速搭建了基础系统。然而，当系统投入使用后，我们发现客户对特定问题的专业解答需求很高，通用模型的回答虽然广泛，但在专业性和准确性上有所欠缺。

于是，我们决定使用垂直大模型，针对客户服务领域进行了专门训练。结合历史客户咨询数据和专业知识库，我们的垂直大模型在应对专业问题时表现得更加准确和可靠，客户满意度显著提升。

我的倾向
在选择通用大模型和垂直大模型时，我认为应该根据具体的应用场景和需求来决定。

如果需要快速部署、覆盖广泛任务，且对专业精度要求不高的情况下，通用大模型是一个很好的选择。它能在短时间内解决大量基础问题，适应性强，能快速响应各种需求。

如果应用场景对专业知识和精度要求高，且有特定领域需求，那么垂直大模型则是更优选择。通过深度定制化训练，它能提供更加专业和精确的服务。

首先，它得是个通用大模型，然后才可能是一个专用大模型。两者都有其不可替代的价值，并且在实际应用中往往会相辅相成。

通用大模型（如OpenAI的GPT系列）和垂直大模型（专注于特定领域或任务的模型）之间的“交锋”，实际上体现了在某种程度上的技术哲学的分歧——一种倾向于泛化能力，而另一种则着重于专业性和高度定制化。
通用大模型的优势在于其强大的泛化能力，使得它们能理解和生成跨领域的内容。例如，GPT-3和GPT-4这样的模型不仅能在语言理解上表现出色，甚至还能适应编程、游戏、艺术创作等多种任务。这使得通用大模型成为一种相对灵活的技术基础设施，为各种应用提供了快速进入点。

然而，垂直大模型的优势则在于其精细的定制化和对特定领域的深入理解。这些模型通过深耕细分领域，可以更有效地处理复杂的专业问题，其表现常常优于通用大模型。在医学诊断、法律咨询、财务分析等高度专业化的任务中，这种定制化的垂直大模型更受青睐。

就个人经历而言，我在处理特定数据集和业务问题时，往往会选择或构建垂直大模型。通用模型作为一个强有力的起点，可以迅速提供解决方案的原型。但在需要深入理解特定业务逻辑、行业知识或用户习惯时，定制化的垂直解决方案则展现出其无可比拟的优势。

在实际使用过程中，我倾向于在基础通用模型的基础上，集成垂直领域的模块或对其进行微调以更好地适应具体应用场景。
例如，在开发一个基于NLP的教育应用时，我会选择GPT-3作为基础框架，然后根据教育行业的特点添加专门训练的模型或者知识库，以做到更精准的问题解答和知识传递。

最终，AI的应用开发应当是一个平衡泛化与定制化的过程，既要充分发挥通用模型在资源共享、开发效率上的优势，也要注重垂直模型在精准匹配用户需求和提高服务品质上的作用。