盡管各個(gè)大模型平臺(tái)提供了易于上手的開發(fā)環(huán)境，讓開發(fā)者能夠快速構(gòu)建基于大模型的應(yīng)用，但這些平臺(tái)在靈活性、數(shù)據(jù)隱私、性能優(yōu)化等方面存在局限。本文將深入探討這些平臺(tái)的局限性，幫助你洞察在不同開發(fā)需求下應(yīng)如何做出選擇。

上次我們分享了各平臺(tái)的使用場景，很多朋友已經(jīng)有了自己的選擇，那還有朋友在問：我用了GPTs也可以搭建應(yīng)用，為什么還需要學(xué)習(xí)大模型技術(shù)呢？

是因?yàn)楝F(xiàn)有平臺(tái)的功能不夠強(qiáng)大，還是說它們在某些方面存在不可忽視的局限性？

我們將深入探討這些問題，幫助你了解學(xué)習(xí)大模型開發(fā)技術(shù)和各平臺(tái)的區(qū)別和學(xué)習(xí)必要性。

01 GPTs、扣子、Dify等平臺(tái)的局限性

近些年，GPTs、扣子和Dify等平臺(tái)迅速崛起，它們提供了極簡化的開發(fā)環(huán)境，讓普通開發(fā)者能夠輕松創(chuàng)建基于大模型的應(yīng)用。

然而，在便利的背后，這些平臺(tái)也存在不少局限性，表現(xiàn)為以下四個(gè)方面：

第一，模板化開發(fā)限制了靈活性

這些平臺(tái)的主要優(yōu)勢是基于模板化的應(yīng)用開發(fā)。這意味著開發(fā)者可以通過簡單的操作，快速生成功能齊全的應(yīng)用，但這種模板化的方式也大大限制了開發(fā)的靈活性。

例如，GPTs和扣子提供的功能模塊雖然已經(jīng)涵蓋了許多場景，但當(dāng)你需要更高級(jí)的定制化需求時(shí)，這些工具往往顯得力不從心。

平臺(tái)提供的預(yù)設(shè)API或預(yù)先訓(xùn)練好的模型并不能滿足復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求，比如某些需要特定領(lǐng)域知識(shí)或語言風(fēng)格的生成任務(wù)，開發(fā)者無法針對性地進(jìn)行深度優(yōu)化。

第二，數(shù)據(jù)隱私和安全問題

在現(xiàn)今大多數(shù)企業(yè)和機(jī)構(gòu)中，數(shù)據(jù)安全和隱私是不可忽視的重中之重。

許多應(yīng)用涉及到的用戶數(shù)據(jù)需要嚴(yán)格保護(hù)，而這些工具因?yàn)榇蠖嗍且蕾嚨谌狡脚_(tái)，數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)環(huán)節(jié)上存在一定的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。

特別是像GPTs和Dify這樣的平臺(tái)，很多數(shù)據(jù)都必須通過平臺(tái)提供的API傳輸，這就意味著開發(fā)者難以完全掌控?cái)?shù)據(jù)的流動(dòng)，尤其對于那些對數(shù)據(jù)有嚴(yán)格合規(guī)要求的行業(yè)來說，使用這些平臺(tái)存在潛在風(fēng)險(xiǎn)。

第三，依賴預(yù)訓(xùn)練模型的性能瓶頸

GPTs、扣子和Dify等平臺(tái)依賴的是預(yù)訓(xùn)練的語言模型，雖然它們足夠強(qiáng)大，可以應(yīng)對一般性的文本生成和理解任務(wù)，但面對一些特定領(lǐng)域的應(yīng)用時(shí)，它們的表現(xiàn)往往不足以令人滿意。

例如，金融、醫(yī)療等行業(yè)有非常復(fù)雜的術(shù)語體系和專有知識(shí)，這些領(lǐng)域的應(yīng)用需要更高的準(zhǔn)確性和專業(yè)性，而預(yù)訓(xùn)練模型難以完全覆蓋這些復(fù)雜場景。

換句話說，預(yù)訓(xùn)練模型的通用性與行業(yè)的專業(yè)性需求之間存在明顯的差距。

第四，難以實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)化與深度自定義

使用這些平臺(tái)的開發(fā)者往往無法控制底層的模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練過程和優(yōu)化策略，尤其是在需要進(jìn)一步優(yōu)化模型性能的時(shí)候。

這意味著當(dāng)你的應(yīng)用需要實(shí)現(xiàn)更高效的計(jì)算資源利用、更快速的響應(yīng)速度，或者需要調(diào)整模型來適應(yīng)具體的任務(wù)時(shí)，你的能力受到平臺(tái)的限制。

這種局限性不僅影響了應(yīng)用的質(zhì)量，也阻礙了企業(yè)級(jí)應(yīng)用對性能要求的進(jìn)一步提升。

總得來說，盡管GPTs、扣子和Dify等平臺(tái)簡化了開發(fā)流程，但它們的功能遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有涵蓋大模型技術(shù)的全部潛力。

為了應(yīng)對更復(fù)雜的需求和實(shí)現(xiàn)更深層次的優(yōu)化，開發(fā)者需要掌握原生的大模型開發(fā)技術(shù)。

02 大模型原生技術(shù)的優(yōu)勢

與那些模板化和封裝好的平臺(tái)不同，原生的大模型開發(fā)技術(shù)為開發(fā)者提供了從基礎(chǔ)層面上控制和定制的能力，具體表現(xiàn)為四個(gè)方面：

第一，完全的靈活性與控制權(quán)

相比平臺(tái)開發(fā)，原生大模型開發(fā)賦予開發(fā)者極大的靈活性。

無論是從模型的選擇、數(shù)據(jù)集的定制，還是從架構(gòu)設(shè)計(jì)、算法優(yōu)化來看，原生技術(shù)能夠讓開發(fā)者對整個(gè)開發(fā)過程擁有完全的控制權(quán)。

例如，當(dāng)企業(yè)需要處理特定行業(yè)的語言處理任務(wù)時(shí)，開發(fā)者可以選擇最適合的模型，甚至根據(jù)具體任務(wù)進(jìn)行模型微調(diào)。而不是受限于平臺(tái)提供的預(yù)設(shè)選項(xiàng)。

此外，原生開發(fā)允許開發(fā)者自由調(diào)整模型的細(xì)節(jié)，比如改變超參數(shù)、設(shè)計(jì)特定的訓(xùn)練流程，甚至可以在多模型之間進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化。

第二，數(shù)據(jù)安全性與合規(guī)性

在數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性方面，原生開發(fā)有明顯的優(yōu)勢。很多企業(yè)，尤其是處理高度敏感數(shù)據(jù)的組織，如政府、金融、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等，需要確保數(shù)據(jù)的本地存儲(chǔ)與處理。

通過原生開發(fā)，企業(yè)可以完全掌控?cái)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理流程，并避免將數(shù)據(jù)傳輸?shù)降谌狡脚_(tái)的風(fēng)險(xiǎn)。

即便在內(nèi)部或私有云環(huán)境中，企業(yè)也能確保模型的訓(xùn)練和推理完全符合安全與合規(guī)要求。

第三，性能優(yōu)化與高效部署

原生大模型開發(fā)不僅提供更高的性能優(yōu)化空間，還能在資源配置上做到更加高效。

市面上的大多數(shù)平臺(tái)雖然提供了便捷的部署方式，但它們往往基于云端運(yùn)行，性能上存在局限。

而通過原生開發(fā)，企業(yè)可以針對不同的硬件架構(gòu)，特別是GPU、TPU等高性能計(jì)算資源，進(jìn)行優(yōu)化，使得大模型的推理速度和響應(yīng)能力顯著提升。

同時(shí)，原生開發(fā)讓企業(yè)能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行垂直優(yōu)化，比如針對特定任務(wù)量身定制數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型架構(gòu)設(shè)計(jì)、推理速度調(diào)優(yōu)等。而在平臺(tái)開發(fā)中，這些關(guān)鍵細(xì)節(jié)往往被封裝起來，導(dǎo)致開發(fā)者無法進(jìn)行深入優(yōu)化。

第四，長期成本控制與可持續(xù)性

雖然原生開發(fā)的初始投入較高，通常需要較多的時(shí)間和技術(shù)積累，但從長期來看，它在成本控制和可持續(xù)性方面具有優(yōu)勢。

企業(yè)不需要依賴第三方平臺(tái)的價(jià)格體系和訂閱模式，從而避免了因?yàn)槠脚_(tái)策略變化帶來的長期不確定性風(fēng)險(xiǎn)。

更重要的是，原生技術(shù)讓企業(yè)能夠構(gòu)建自己的技術(shù)棧，實(shí)現(xiàn)自主技術(shù)迭代和功能擴(kuò)展。

03 最后的話

在大模型應(yīng)用的開發(fā)過程中，像GPTs、扣子和Dify等平臺(tái)的確在開發(fā)的初期階段為開發(fā)者提供了便捷的工具。

它們通過降低門檻，快速實(shí)現(xiàn)原型驗(yàn)證，幫助開發(fā)者在短時(shí)間內(nèi)評估概念和可行性。

這種方式對于初期項(xiàng)目開發(fā)非常有效，可以幫助團(tuán)隊(duì)快速驗(yàn)證產(chǎn)品思路是否成立。

當(dāng)產(chǎn)品從驗(yàn)證階段走向?qū)嶋H落地和大規(guī)模應(yīng)用時(shí)，通過原生開發(fā)，企業(yè)不僅能夠自由定制、優(yōu)化模型，還可以實(shí)現(xiàn)更高的數(shù)據(jù)安全性、性能提升和長期成本控制。

希望帶給你一些啟發(fā)，加油~