在上一篇文章中，我主要探讨了LM模型与企业级模型的融合。

但是，在文末对于具体的大模型优缺点只是简单地说明了一下，并不细致。

因此，在这一节，我将更为细致地说明一下大模型的优缺点。

一，隐私安全

将LLM模型嵌入企业专属的大模型中，相当于在企业内部植入了一个超级智能大脑。

这样的部署方式，不仅增强了数据的安全性，还确保了数据的隐私性。

当然，只是看了这个图可能还是不太理解，别急，让我们继续往下看。

首先，企业专属的大模型部署在私有环境中，这使得只有获得授权的人员才能访问相关数据。

这种设置显著降低了数据泄露的风险，从而提升了数据的安全性。

企业数据通常包含敏感信息，如客户数据和财务数据，这些信息一旦泄露，将对企业造成重大损失。

因此，企业专属大模型的部署，确保了数据的隐私性，有效避免了此类风险。

其次，企业可以根据自身需求和应用场景，定制专属的大模型。

这样的定制化服务，使得大模型更加贴合企业的实际需求，提高了模型的准确性和适用性。

二，响应时间。

资源化大模型的一个显著优势是快速响应。当企业在平台或网站上使用大模型时，可能会遇到访问速度慢、响应时间长等问题。

举个简单的例子，当在使用云端服务器时：

而在本地则是直接省略了访问中间的云服务的步骤，此番操作，可谓是拉近了两者的内心：

企业专属大模型部署在企业内部，可以提供更快的访问速度和更短的响应时间，从而显著提升企业的生产效率。

最重要的优势在于，企业专属大模型能够真正帮助企业降低成本并提高效率。

许多企业选择私有化大模型，正是为了实现这一目标——将成本压缩到最低，同时将工作效率提升到最高。

这正是企业选择私有化大模型的核心价值。

三，回答更专业。

当企业部署专属大模型时，该模型会对企业内部的知识库进行深度学习，并形成自己的知识体系。

这样，企业可以根据知识库的内容，向LLM模型提问或下达任务，而模型能够快速准确地找到并理解知识库中的相关内容。

用户在与LLM模型交互时，并不总是需要完全匹配知识库中的确切内容。

例如，如果知识库中包含有关“Ikun”的信息，用户可能不需要直接提及“Ikun”这个名字，而是可以通过描述“背带裤”或“打篮球的鸡”等关键词，来触发模型的响应和理解。

这些优势展示了私有化大模型的魅力，它们确实能够满足企业的多样化应用场景。

四，可能的问题

以下是一些核心的缺陷，它们对企业而言可能带来挑战：

高昂的成本：企业若自行训练专属大模型，需要投入大量的计算资源和数据。例如，训练一个1T的数据集可能需要512个A100 GPU，并且需要连续训练14天才能获得基本的使用效果。

A100 GPU的价格约为5万一个，512个GPU的总成本高达2500万。

即便选择租用服务器，成本也可能高达数百万。

此外，自行训练的大模型效果未必能达到预期，如果企业的数据集更新迭代速度快，就需要频繁进行训练，这将导致后期成本累积极高。

共享困难：由于专属大模型的数据和处理过程通常局限于特定机器内部，这使得模型难以与其他同事共享和合作，限制了团队的协作潜力。

更新挑战：随着技术与数据的持续发展，专属大模型也需要不断的更新和优化，以保持其竞争力。

否则，模型可能会变得过时。

调试复杂：专属大模型的参数和结构通常非常复杂，这使得调试和理解其工作原理变得困难。

缺乏经验丰富的开发人员，企业可能难以有效利用专属大模型。

当然，办法总部困难多。

我们选择这个方向就是为了帮助企业解决这些问题的。

至于如何解决，等大家在学了大模型后就知道了。

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五，大模型的选择

在对比普通大模型时，我们可以发现，如TGPT、LLaMA等模型在安全性方面具有优势，甚至支持离线使用。

值得一提的是，关于LLaMA的由来有一个有趣的故事，大家感兴趣的可以去了解一下，当然，如果大家毕竟懒，不想去找资料，但是又想知道的话，可以在下面留言，我会专门出一期文章来讲述这个有趣的故事。

大模型的底座有多种选择，不同的架构会影响输出内容的质量。有些大模型架构可以免费商用，而有些则需要支付版权费用，可能高达一两百万。

只有获得开发者的授权后，才能将其用于商业用途。

然后，我们来总结一下本文的内容：

本文主要讨论了大型语言模型（LLM）与企业级模型的融合，并对大模型的优缺点进行了详细分析。以下是文章的主要内容总结：

隐私安全：将LLM模型嵌入企业专属的大模型中，可以增强数据的安全性和隐私性。企业专属的大模型部署在私有环境中，只有授权人员可以访问，降低了数据泄露风险。此外，企业可以定制大模型以满足特定需求，提高模型的准确性和适用性。

响应时间：企业专属大模型部署在本地，可以提供更快的访问速度和更短的响应时间，从而提升企业的生产效率。这种部署方式有助于降低成本并提高效率。

回答更专业：企业专属大模型通过深度学习企业内部知识库，形成自己的知识体系，能够快速准确地响应和理解知识库中的相关内容。用户可以通过描述性关键词与模型交互，而不必完全匹配知识库中的确切内容。

可能的问题：企业自行训练专属大模型可能面临高昂的成本，需要大量的计算资源和数据。此外，共享困难、更新挑战和调试复杂性也是企业需要考虑的问题。

大模型的选择：文章提到了不同大模型的选择，如TGPT、LLaMA等，它们在安全性方面具有优势，甚至支持离线使用。不同的架构会影响输出内容的质量，且有些需要支付版权费用。

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原文链接：

AI进阶指南第四课，大模型优缺点研究？https://mp.weixin.qq.com/s/xgP1pZ_kLYtgXR5sxS-Jdg