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大模型到底給誰(shuí)用?怎么用?

“通用大模型是自嗨”,一位高管談道。

最近,與一些B2B管理者,以及市場(chǎng)營(yíng)銷負(fù)責(zé)人交談,聊到對(duì)大模型實(shí)際應(yīng)用、公關(guān)傳播上的看法。感到意外的是,許多人對(duì)大模型公司的做法,是批判的。

比如:這些公司發(fā)布一個(gè)新模型后,往往迅速組織發(fā)布會(huì),試圖制造快速關(guān)注,隨后,與自媒體合作,進(jìn)行一系列公關(guān)活動(dòng)。


【資料圖】

但背后問(wèn)題是,盡管大家已經(jīng)聽過(guò)你的大模型,但很難理解,這個(gè)模型到底有什么價(jià)值,它如何幫助客戶的業(yè)務(wù),或者它具體應(yīng)用于哪些細(xì)分場(chǎng)景,以及如何給業(yè)務(wù)帶來(lái)效益。

這些問(wèn)題讓我開始思考,是公關(guān)正在失去傳播效果,還是大模型公司,根本就沒(méi)有用好公關(guān)手段,找到客戶選擇;或者大模型沒(méi)定好位,是一場(chǎng)空歡喜?

一位高管告訴我,解決這個(gè)問(wèn)題,要從“為什么”開始,也就是,大模型公司什么最重要,內(nèi)核是什么?

數(shù)據(jù),當(dāng)然是數(shù)據(jù),對(duì)不對(duì)。可是,要什么數(shù)據(jù)呢?

OpenAI原來(lái)有近一萬(wàn)億文字?jǐn)?shù)據(jù),但他們沒(méi)直接用這么多,因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)直接從網(wǎng)上抓來(lái)的數(shù)據(jù)質(zhì)量不行。

所以,他們選擇了用質(zhì)量好的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練,最后得到了大家都知道的那個(gè)1750億參數(shù)的模型。這些質(zhì)量好的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于五個(gè)地方:

經(jīng)過(guò)篩選的網(wǎng)上數(shù)據(jù);

Web Text2這個(gè)數(shù)據(jù)集;

一號(hào)圖書館數(shù)據(jù);

二號(hào)圖書館數(shù)據(jù);

英文版維基百科。

當(dāng)你開始用GPT時(shí),你會(huì)覺(jué)得它真的挺厲害,好像什么都懂,但如果你學(xué)過(guò)專業(yè)的人工智能prompt,去問(wèn)它行業(yè)深度問(wèn)題,會(huì)發(fā)現(xiàn),它的答案有時(shí)候太籠統(tǒng),就像在說(shuō)空話。

因?yàn)樗鼘?duì)專業(yè)領(lǐng)域的深入了解不夠,所以,通用大模型應(yīng)用場(chǎng)景,也停留在“通用”下。

這也是為什么我們?nèi)匀恍枰鼘I(yè)的知識(shí)來(lái)輔助決策、或解答一些深層次問(wèn)題。那這問(wèn)題就來(lái)了,通用都沒(méi)有深度,專業(yè)領(lǐng)域怎么辦?

一位高管表示,大家很想用大模型,但不愿意直接用,當(dāng)中有三個(gè)原因:

1. 不懂公司需求??

我們是一家B2B公司,為了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),必須建立壁壘。

在數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域,我們的業(yè)績(jī)還不錯(cuò),已經(jīng)涉足了車企、教育和醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。對(duì)于所服務(wù)的每一個(gè)客戶,他們都有自己獨(dú)特的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn),而這些信息是寶貴資產(chǎn),不可能隨便公開。

這就造成了一個(gè)問(wèn)題,那些提供大模型的公司希望能從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),以提供更好的服務(wù),但因?yàn)榘踩碗[私的考慮,很多公司不想把數(shù)據(jù)放在公有云上。怎么解決這個(gè)難題呢?

還有,中國(guó)云市場(chǎng)和美國(guó)市場(chǎng)完全不一樣。

在美國(guó),公有云非常受歡迎,即便IBM收購(gòu)了RedHat,私有云的市場(chǎng)也不太大,許多政府部門也會(huì)選擇微軟和亞馬遜的公有云。

中國(guó)不一樣,很多企業(yè)老板都非常關(guān)心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的位置,以及各種數(shù)據(jù)平臺(tái)間的互通問(wèn)題。比如說(shuō),有些B2B公司選擇的是華為云,而一些B2C需要獲客、管理私域,他們通常使用騰訊云或字節(jié)云。

這意味著,中國(guó)的混合云和私有云市場(chǎng)的潛力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)美國(guó),我做一個(gè)通用型大模型,或者引入一個(gè)通用大模型,賣給他們,根本沒(méi)有用。

2. 不懂業(yè)務(wù)屬性

你應(yīng)該看過(guò)“百度”起初那個(gè)搞笑典故,給大模型一段話,讓它給你畫個(gè)圖,比如,賈寶玉倒拔垂楊柳,孫悟空三打白骨精,它真的能給你憑空捏造一個(gè)圖出來(lái)。

這些圖完全不切實(shí)際,但你也別笑,這種想象力是智慧的結(jié)晶,國(guó)內(nèi)能做到Midjourney的很少。

不過(guò)這對(duì)ToC來(lái)說(shuō)并不重要,如果把種胡編亂造放在公司里就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題,比如,我們想把這種大模型連接到公司的系統(tǒng)里去幫助決策,但如果大模型數(shù)據(jù)有問(wèn)題,那結(jié)果就會(huì)出事。

舉個(gè)例子,就像金融行業(yè),想象一下用大模型做數(shù)據(jù)分析和決策。把所有的經(jīng)濟(jì)學(xué)書籍和金融報(bào)告都教給它,聽起來(lái)確實(shí)很酷。

但如果大模型隨手給你一個(gè)投資建議,你可能會(huì)想調(diào)教它,告訴它這建議不行,希望它能優(yōu)化。但問(wèn)題是,這模型建議能有多準(zhǔn)確?

你敢不敢用它做投資建議,怎么確保建議是值得信賴的?而且,如果它所依賴的數(shù)據(jù)過(guò)時(shí),又怎么辦?

同樣地,如果在中醫(yī)領(lǐng)域,我把所有秘方都教給機(jī)器人,它真的能準(zhǔn)確地幫你配藥嗎?即使能抓,配的要你敢吃不。

所以,不同類型公司和行業(yè)有著不同的挑戰(zhàn),這些需求就像SaaS產(chǎn)品定制化一樣,想定制多點(diǎn),那最后不如私有化部署;定制少了吧,大模型公司賣不上價(jià)格。

3. 數(shù)據(jù)安全問(wèn)題

值得一提的是,還有數(shù)據(jù)問(wèn)題。

作為B端公司,我把數(shù)據(jù)給到大模型公司,即便簽署協(xié)議,我怎么知道他會(huì)不會(huì)拿我的數(shù)據(jù)練手,再給其他公司提供服務(wù)?現(xiàn)在對(duì)用戶隱私如此嚴(yán)格,這不是技術(shù)問(wèn)題,還涉及到信任和責(zé)任。

因此,盡管大模型很吸引人,其中也隱藏著許多問(wèn)題。

每當(dāng)有公司發(fā)布大模型,我們都會(huì)密切關(guān)注,那些仍然只發(fā)布通用模型的公司,“在我看來(lái),可能還沒(méi)真正融入這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的領(lǐng)域,當(dāng)然它們也可能只想先試試水”。一位B端公司高管談道。

顯然,這意味著大家不會(huì)共同擁有一個(gè)公開的行業(yè)專用模型,很多公司會(huì)建立自己的專屬模型。

比如,一個(gè)醫(yī)院用它所有的病例資料來(lái)訓(xùn)練一個(gè)大模型,訓(xùn)練好后,他們會(huì)用這個(gè)模型提高自己的業(yè)務(wù),但不會(huì)把這個(gè)模型分享給其他醫(yī)院用。

一個(gè)有上千家私域大客戶的公司,會(huì)收集和分析大量的用戶數(shù)據(jù)和購(gòu)買習(xí)慣,當(dāng)他們擁有了這樣的大模型,盡管它能給整個(gè)行業(yè)帶來(lái)巨大的價(jià)值,但很可能會(huì)選擇保密,僅為自己的業(yè)務(wù)服務(wù),以維護(hù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

至于行業(yè)大模型,是不是偽命題,大家沒(méi)有給出答案,只不過(guò),一些老板認(rèn)為,做大模型的公司把業(yè)務(wù)邏輯搞反了。

一方面,自下而上看,只有在垂直領(lǐng)域掌握足夠多數(shù)據(jù)的公司,才有可能進(jìn)化出細(xì)分大模型,基于細(xì)分做行業(yè)通用,是很好的選擇。

另一方面,自上而下看,專業(yè)訓(xùn)練大模型的公司,想打造行業(yè)級(jí)很難,需要考慮所有的參與者和他們的需求,這幾乎是不可能的。

因?yàn)椴煌髽I(yè),即使在同一個(gè)行業(yè),運(yùn)營(yíng)模式、客戶群、業(yè)務(wù)流程都有可能存在差異;想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)能夠滿足所有這些不同需求的大模型,難度非常大。

所以,我好奇發(fā)問(wèn)需求方,什么大模型才是剛需呢?得到兩點(diǎn):

1. 專業(yè)的垂直

專業(yè)垂直,簡(jiǎn)單講,在某個(gè)具體的領(lǐng)域、工具中特別擅長(zhǎng),積累了大量的客戶。

比如,人力資源有它特定的系統(tǒng),銷售有CRM,生產(chǎn)有ERP。設(shè)想你的CRM系統(tǒng)已經(jīng)服務(wù)了2000多個(gè)客戶,而這些客戶遍布教育、快消、供應(yīng)鏈、醫(yī)院等多個(gè)行業(yè)。這時(shí)候,你的CRM+大模型解決什么問(wèn)題呢?

對(duì)于教育領(lǐng)域,它可以深入分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、課堂反饋等,幫助教師給出更有針對(duì)性的教學(xué)建議,并為學(xué)生制定合適的學(xué)習(xí)方案。

當(dāng)談到供應(yīng)鏈管理,大模型則能夠?qū)崟r(shí)追蹤貨物流通、庫(kù)存狀態(tài),預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求,為企業(yè)優(yōu)化存貨和調(diào)整物流方案。

有點(diǎn)像一些SaaS軟件服務(wù),大模型在此起到橋梁作用,它既連接各行各業(yè)的數(shù)據(jù),也確保這些數(shù)據(jù)為模型的訓(xùn)練提供了寶貴的資料;這樣,大模型就能為各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域量身定制解決方案,滿足真實(shí)的業(yè)務(wù)需求。

2. 邊緣專業(yè)化

什么意思呢?你在某個(gè)特定應(yīng)用、領(lǐng)域中非常專業(yè)。就是說(shuō),它是在某種特定的環(huán)境、特殊需求下進(jìn)行深度優(yōu)化應(yīng)用的。

比如,你有一家公司專門為高山地區(qū)設(shè)計(jì)、制造無(wú)人機(jī)。這些無(wú)人機(jī)針對(duì)高海拔、低氧和低溫環(huán)境進(jìn)行專門的優(yōu)化,使其能夠在惡劣環(huán)境中更加穩(wěn)定和高效地工作。

普通的無(wú)人機(jī),在這樣的環(huán)境中可能會(huì)遇到飛行不穩(wěn)、電池耗電快等問(wèn)題,但你的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)大模型,由于經(jīng)過(guò)特別的設(shè)計(jì)和調(diào)整,可以很好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。

通俗一點(diǎn)說(shuō),就像你的家里有各種鞋子,但如果你要爬山,你會(huì)選擇專業(yè)的徒步鞋,而不是一雙普通的運(yùn)動(dòng)鞋。

這雙徒步鞋就是為山地行走設(shè)計(jì)的,擁有更好的抓地力、支撐和防水功能。

說(shuō)得更直白點(diǎn),現(xiàn)在市面上大模型大多是“全能型”,能處理文本、圖片、對(duì)話等。

但如果你專門針對(duì)文本,并且專注于教育或醫(yī)藥這樣的特定領(lǐng)域,再進(jìn)一步只專注于學(xué)術(shù)研究,那你的模型就像是精準(zhǔn)狙擊手,其價(jià)值和效果會(huì)遠(yuǎn)超那些“大而全”的模型。

值得一提的是,他們還提到,企業(yè)垂直化也有很多機(jī)會(huì)。?

就是說(shuō),企業(yè)在某個(gè)領(lǐng)域特別成功,不僅要專注于這個(gè)領(lǐng)域,還得把企業(yè)里的獨(dú)特經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)融入其中,類似于一個(gè)米其林三星餐廳。

它不僅是因會(huì)做菜獲得三星,而是它將特烹飪技巧、原材料選擇、菜品創(chuàng)意、服務(wù)等獨(dú)特的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)完美融合,這才使得它在眾多餐廳中脫穎而出。

聽了我突然明白,企業(yè)不需要全才,需要專才。這和前幾年TOB做SaaS的基本邏輯有些相同。明白這些,就可以思考大模型公關(guān)傳播,是失去了效果,還是沒(méi)用好。

公關(guān),通常被稱為公共關(guān)系,它到底干什么呢?

就像名字所暗示,是指品牌與公眾間的各種利益相關(guān)者之間的關(guān)系。而這些利益相關(guān)者,不僅僅是消費(fèi)者,還包括政府、非營(yíng)利組織、投資者、企業(yè)員工等。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),公關(guān)就是“建立關(guān)系”和“有效傳遞信息”。

但溝通不僅僅是說(shuō)話,更重要的是,能夠在關(guān)鍵時(shí)刻傳遞正確的信息,讓人們了解大模型公司在做什么、有什么價(jià)值、客戶怎么找到你。

注意是“有效、正確”,從大模型的角度看,通??梢苑譃辄c(diǎn)評(píng)類、立場(chǎng)類、新聞?lì)悺⒔逃愃姆N傳播方式。

其中,點(diǎn)評(píng)對(duì)某個(gè)大模型公司、事件或人物的評(píng)論,提供一個(gè)評(píng)價(jià)或看法。立場(chǎng)更多從媒體角度,表達(dá)一個(gè)人或組織的觀點(diǎn),通常是有針對(duì)性的。新聞?lì)悇t側(cè)重于報(bào)道事實(shí)和事件,目的為公眾提供客觀、及時(shí)和準(zhǔn)確的信息。

這三種方式,目前被歸成一類使用較多。

雖然是目前公關(guān)最常見、最通用,但它們的價(jià)值也是最低的,畢竟只涉及基礎(chǔ)信息的傳播,沒(méi)有更深入的為需求方提供額外價(jià)值。

身邊一位高管聊起,前幾天他關(guān)注某產(chǎn)品的升級(jí)發(fā)布會(huì),發(fā)布會(huì)做得非常不錯(cuò)。但發(fā)布會(huì)結(jié)束后,各種自媒體的報(bào)道,讓他感到有些困擾,結(jié)果一天內(nèi)取消關(guān)注了好幾個(gè)知名公眾號(hào)。

我好奇地問(wèn):“為什么這么做?”

他解釋說(shuō),一個(gè)重要發(fā)布會(huì),主流媒體平臺(tái)肯定都會(huì)有報(bào)道。而自媒體為了蹭熱度也紛紛跟上,但其中很少有真正對(duì)B端用戶帶來(lái)增量?jī)r(jià)值的內(nèi)容,這讓他看了感到很是無(wú)趣。

因此,對(duì)于需求方來(lái)說(shuō),真正關(guān)心的是“教育類”內(nèi)容。

而在實(shí)際應(yīng)用中,教育類型公關(guān),又細(xì)分為互動(dòng)類和勸說(shuō)類,這兩類經(jīng)常在傳播中被忽略。

“教育”是關(guān)于傳遞知識(shí)、技能和如何使用某種工具的信息。這里的核心是幫助我,理解我需要改變的認(rèn)知,你為我提供了哪些洞察,怎么樣幫助業(yè)務(wù)降本增效。

而“互動(dòng)”更加重視的與需求方的雙向交流,這意味著發(fā)大模型的公司需要更加接地氣,找到像我這樣的客戶,收集反饋、建立關(guān)系,甚至創(chuàng)造一個(gè)平臺(tái)或通道讓我們能在某個(gè)社群中進(jìn)行討論。

至于“勸說(shuō)”,這點(diǎn)相對(duì)容易理解。主要為推廣產(chǎn)品或服務(wù),目的是影響我的決策或購(gòu)買行為。

很多需求方想要更多的是深入、有實(shí)質(zhì)性的內(nèi)容,他們希望通過(guò)大模型公司的公關(guān)活動(dòng),真正了解產(chǎn)品價(jià)值、使用方法、如何為業(yè)務(wù)帶來(lái)效益,也希望與此進(jìn)行更真實(shí)的互動(dòng),得到實(shí)時(shí)反饋和支持。

那么,是自媒體不具備撰寫各種深度內(nèi)容的能力嗎?

實(shí)際上,由于他們難以獲取企業(yè)深層信息,往往只能從行業(yè)角度出發(fā),選擇寫“點(diǎn)評(píng)類”文章。

比如,我周圍的一些科技博主,每當(dāng)大廠發(fā)布新的大模型時(shí),都會(huì)立即關(guān)注。他們主要從功能和使用方法入手,但是,就產(chǎn)品背后為什么要做,更深層次的思考根本拿不到。

如同,像前一段時(shí)間“小米折疊屏手機(jī)”,如果雷軍不說(shuō)那個(gè)龍骨卷軸,自媒體并不知道這個(gè)東西,也不知道它生產(chǎn)難度在哪?跟友商有什么區(qū)別。

這些東西恰巧涉及到專利技術(shù),保密協(xié)議,早期不能說(shuō)出去,當(dāng)對(duì)外可以說(shuō)時(shí),又沒(méi)有團(tuán)隊(duì)能簡(jiǎn)單把這一切講明白,才導(dǎo)致,客戶對(duì)動(dòng)機(jī)的了解僅停留在表面。

明白這些,你也就理解需求方角度,所需要的信息傳播什么樣,簡(jiǎn)單說(shuō),有三方面:

1. 講清楚你有什么

身邊一位高管說(shuō),有些大模型公司為了顯得自己技術(shù)能力強(qiáng),會(huì)把各種專業(yè)性術(shù)語(yǔ)堆積起來(lái),自語(yǔ)言技術(shù)、多模態(tài)能力、交叉學(xué)習(xí),聽起來(lái)高大上的詞匯,讓很多人眼花繚亂。

理解完簡(jiǎn)直累死。這種做法,看似可能為公司贏得了一些“技術(shù)領(lǐng)先”的聲譽(yù),但長(zhǎng)遠(yuǎn)看,這種難以理解的技術(shù)堆砌并不利于產(chǎn)品的推廣和用戶的接受。

你想想看,我算是高知人群,我可以理解,我下面的總監(jiān)們,他們不一定理解啊。

這意味著,信息差會(huì)把它們拒之門外,當(dāng)他們發(fā)現(xiàn)一個(gè)工具,盡管好用,但真正了解它是什么時(shí),如此復(fù)雜,就可能會(huì)選擇放棄。

其實(shí),技術(shù)巨頭應(yīng)該將復(fù)雜的技術(shù)簡(jiǎn)化,讓普通用戶也能夠輕松上手,普通人上手了,公司才可以引用,而不是僅僅把注意力放在顯示自己有多么高深的技術(shù)上。

2. 一群人怎么用

所謂“怎么用”,關(guān)注一整套用戶操作流程,就像SOP。

以SCRM為例:當(dāng)我們考慮將大模型整合進(jìn)來(lái)時(shí),需注意:雖然我們?yōu)锽端客戶服務(wù),其中有些客戶在企業(yè)微信上擁有數(shù)百萬(wàn)活躍用戶,但這并不表示可以讓客戶的每一位私域運(yùn)營(yíng)人員隨意與社群用戶進(jìn)行對(duì)話,或在多個(gè)社群中散發(fā)信息。

因此,我們需要構(gòu)建一套明確的SOP。

在這套流程中,如運(yùn)營(yíng)人員在撰寫文案時(shí)遇到問(wèn)題,他們可以借助大模型的知識(shí)庫(kù),進(jìn)而優(yōu)化文案,簡(jiǎn)化操作,讓新手也能快速掌握。

再以醫(yī)生行業(yè)為例,醫(yī)生在為患者提供遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)時(shí),可能會(huì)依賴于一款基于大模型的診斷助手軟件。這款軟件不僅提供常規(guī)醫(yī)學(xué)查詢功能,還能深入?yún)f(xié)助醫(yī)生的診斷過(guò)程。

當(dāng)醫(yī)生面對(duì)某些少見疾病或復(fù)雜癥狀時(shí),除依賴自己的經(jīng)驗(yàn),還可以利用此軟件與現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)資料庫(kù)進(jìn)行對(duì)照,從而更為準(zhǔn)確地確診。

所以,解決一群人怎么用的問(wèn)題,大模型公司才有更多數(shù)據(jù),才能更好。

3. 我需要改變什么

一位高管談道,我始終堅(jiān)信,大模型落地與B2B產(chǎn)品的成功之路有相似之處,都需要找準(zhǔn)切入點(diǎn)。這個(gè)切入點(diǎn),恰好是如何使‘業(yè)務(wù)流程’變得更為高效。

比如說(shuō),有一個(gè)大型飲料制造商的客戶。在他們的生產(chǎn)和分銷過(guò)程中,經(jīng)常遭遇庫(kù)存不穩(wěn)定、中間代理商、終端渠道囤貨問(wèn)題。

如果大模型能根據(jù)歷史進(jìn)貨,門店銷售、以及市場(chǎng)波動(dòng)來(lái)推進(jìn)供應(yīng)鏈的生產(chǎn),那就能加速新品推向市場(chǎng)的速度,提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

但是,這個(gè)數(shù)據(jù)大模型到底從哪里切入?哪些是關(guān)鍵數(shù)據(jù),以及如何為模型提供這些數(shù)據(jù)?需要哪些部門配合,都不是一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)題。

所以,需要走到業(yè)務(wù)流程中去,才能發(fā)揮真正價(jià)值。

你有什么、一群人怎么用、公司需要改變什么,這三點(diǎn)是B2B需求方對(duì)大模型比較關(guān)注的內(nèi)容。

總的來(lái)說(shuō):大模型,很多路要走。

未來(lái)5年,也許所有工具都將插上大模型的翅膀,比如SCRM+AI,ERP+AI,OA+AI......

別總想試圖造個(gè)汽車出來(lái)。多多思考下,該怎么在現(xiàn)有輪子上做創(chuàng)新。市場(chǎng)不需要那么多上來(lái)就革命的企業(yè)。

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