周鸿祎谈公有大模型四大问题
AI导读：
周鸿祎在人工智能高峰论坛指出公有大模型存在行业深度不足、数据安全隐患、内容不可信及成本过高等问题，建议企业使用百亿级基础模型并训练垂直模型。
周鸿祎在今日的人工智能高峰论坛上深入剖析了公有大模型存在的四大核心问题。首先，他指出公有大模型虽为通才，但在行业深度上有所欠缺，难以应对企业级应用场景中的垂直性和专业性需求。其次，数据安全隐患不容忽视，公有大模型的使用可能增加企业内部数据泄露的风险。再者，公有大模型在内容可信性上存在“幻觉”问题，无法确保所提供信息的真实性和可追溯性。最后，周鸿祎强调，公有大模型的成本难以控制，直接训练和部署千亿级参数的大模型对于企业级应用而言成本过高。他建议，企业应使用百亿级基础模型，并根据具体需求训练不同的垂直模型，如代码、法律、客服等，以实现更精准的应用和成本控制。
（文章来源：财联社，图片未展示）
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