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应用开发者的疑问:大模型是真正的银弹吗?

被当成银弹的大模型 ChatGPT 火了之后,大模型似乎被当成了真正的银弹,所有的体验问题都想通过大模型解决: 能不能和大模型对话订机票? 自然语言生成 SQL,简化报表分析工作? 大模型帮老年人操作软件? 能不能用于识别敏感信息? ...... 似乎大模型成了自然语言工程领域的真正银弹。但是我依稀记得 《人月神话》作者 Fred Brooks 所说的 “软件工程没有银弹”;以及华尔街投资大师们说的 “当所有人都在谈论一件事情的时候,说明这件事情已经出现了泡沫”。 这里就想和大家简单讨论下大模型的局限以及真正的适用场景。本人不是专业搞算法的,还希望算法大佬们多多发表观点。 大模型是银弹吗? 把一些软件功能接入大模型,精度之类的问题或许还可以通过大量的训练解决。但是当真正面对终端用户时,下面这些问题却可能导致大模型不是最优解法。 昂贵的费用 吴军的著作《浪潮之巅》认为,互联网和计算机软件行业能快速扩张这么多年的重要原因就是其很低的扩张成本。传统行业,比如福特汽车,每卖出一辆汽车,就必须付出一辆车的生产成本,甚至要扩建厂房等等,这最终使得福特汽车的规模扩张不再划算,不得不市场份额让给其他...

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