大模型应用正在快速爆发

大模型正被应用到各行各业，这股势头，让人想起当年蒸汽机带来的变革。最近国内云厂商纷纷降价，似乎是应用爆发前奏的信号。到今天，恐怕没人还会怀疑大模型能带来的新机会和红利了吧。

微信读书的AI功能，如果你体验过，会发现它完全像是新一代产品，未来想象空间极大，甚至可能重塑电子书的基本结构。还有Notion，用大模型RAG的能力解决了笔记太多时的高效检索问题——这在以前根本没有好办法。墨问便签也在预研AI功能，不久就会看到。

企业落地大模型的常见路径，是在已有大模型基础上微调，训练出适合自己用例的模型。微调能让大模型适应专有领域任务，提升准确性和效率。你可能会问：RAG不行吗？RAG可以，但能力有限。最好的实践是在微调基础上再结合RAG，这样天花板才够高。

微调之所以重要，从技术层面看，企业落地大模型最难的地方也正在于此：选多大的模型、怎么规划算力、怎么清洗数据、选什么微调方法、如何节省成本、对国产化要求怎么落地……这些问题都需要实际经验。

一位大模型创业者Carry，正是一线深度实践的人。他既懂技术，也有实战成果。从硬件选择开始，到数据工程，再到最终模型输出，他把微调的0到1完整跑了一遍，全实战，看完就能直接上手。

如果你还没开始正式步入微调的“坑”，那正好可以先看看有经验的人是怎么做的，看到全局。花点时间，买点别人的经验，比自己一个人鼓捣效率高多了。技术浪潮一浪接过一浪，做产品也好，做技术也罢，总得花些时间了解当下最新的技术，才不至于落伍。

下面这张图，展示了主流的微调方法及整体流程：

更详细的技术路线和关键节点，可以参考这张图：