训练模型跟训练学生类似，数据相当于教材或教育资源，过程就叫预训练。偏远山区的孩子和线城市的孩子，从小获得的教育资源不同，训练过程不同，最后高考考上重点大学的概率也必然不同。某种意义上，拥有优质数据，预训练就成功了半。 过去年，行业里评估个大模型好坏的标准，是通过测评，相当于考试。既然是考试，就有作弊的空间，或者可以通过刷题得高分。这就导致，很多大模型其实是应试教育的产物——参数大、得分高、性能强，但没啥实践能力。
李友峰认为，算法有很大局限性，如果脱离具体的应用场景，算法没有意义。比如模型的参数大，计算能力很强，做数学题也许表现很好，但这并不意味着它能在实际业务里产生价值。 今年以来，大模型拼参数的风气有所改观，各种杂七杂八的野榜也有所收敛，说明公众不好糊弄了。问题是，如果不比参数，大家还能比啥？ 二、卷价格：端不敢收，端收不起 个有价值，最直接的方 马耳他 电话号码 法是从市场上赚到钱。今年以来，越来越多创业者和投资人，开始将商业模式挂在嘴边。
大模型行业的商业化有两大类—— 和 ，即向个人用户收费，和向企业（包括政府、开发者收费。去年行业达成共识， 收费很难，先从端入手。 端企业是大模型的最大客户。家做系统集成公司的员工曾对「定焦」说，他们很早就接入了百度的千帆大模型平台，拥抱大模型的意愿很强，不过他们不是因为模型效果好而使用，仅仅是怕被落下。而旦模型收费，他们就得再考虑考虑了。 这代表了很多企业的心态：能白嫖就白嫖，付费就必须得看到效果。用陈冉的话说：让客户花钱，就得让他看到成倍的增效，不见兔子不撒鹰。