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榮耀標識GPTs、扣子、Dify：為什么這些平臺無法替代純大模型開發(fā)技術？
盡管各個大模型平臺提供了易于上手的開發(fā)環(huán)境，讓開發(fā)者能夠快速構建基于大模型的應用，但這些平臺在靈活性、數(shù)據(jù)隱私、性能優(yōu)化等方面存在局限。本文將深入探討這些平臺的局限性，幫助你洞察在不同開發(fā)需求下應如何做出選擇。
上次我們分享了各平臺的使用場景，很多朋友已經有了自己的選擇，那還有朋友在問：我用了GPTs也可以搭建應用，為什么還需要學習大模型技術呢？
是因為現(xiàn)有平臺的功能不夠強大，還是說它們在某些方面存在不可忽視的局限性？
我們將深入探討這些問題，幫助你了解學習大模型開發(fā)技術和各平臺的區(qū)別和學習必要性。
01 GPTs、扣子、Dify等平臺的局限性
近些年，GPTs、扣子和Dify等平臺迅速崛起，它們提供了極簡化的開發(fā)環(huán)境，讓普通開發(fā)者能夠輕松創(chuàng)建基于大模型的應用。
然而，在便利的背后，這些平臺也存在不少局限性，表現(xiàn)為以下四個方面：
第一，模板化開發(fā)限制了靈活性
這些平臺的主要優(yōu)勢是基于模板化的應用開發(fā)。這意味著開發(fā)者可以通過簡單的操作，快速生成功能齊全的應用，但這種模板化的方式也大大限制了開發(fā)的靈活性。
例如，GPTs和扣子提供的功能模塊雖然已經涵蓋了許多場景，但當你需要更高級的定制化需求時，這些工具往往顯得力不從心。
平臺提供的預設API或預先訓練好的模型并不能滿足復雜的業(yè)務需求，比如某些需要特定領域知識或語言風格的生成任務，開發(fā)者無法針對性地進行深度優(yōu)化。
第二，數(shù)據(jù)隱私和安全問題
在現(xiàn)今大多數(shù)企業(yè)和機構中，數(shù)據(jù)安全和隱私是不可忽視的重中之重。
許多應用涉及到的用戶數(shù)據(jù)需要嚴格保護，而這些工具因為大多是依賴第三方平臺，數(shù)據(jù)傳輸和存儲環(huán)節(jié)上存在一定的隱私泄露風險。
特別是像GPTs和Dify這樣的平臺，很多數(shù)據(jù)都必須通過平臺提供的API傳輸，這就意味著開發(fā)者難以完全掌控數(shù)據(jù)的流動，尤其對于那些對數(shù)據(jù)有嚴格合規(guī)要求的行業(yè)來說，使用這些平臺存在潛在風險。
第三，依賴預訓練模型的性能瓶頸
GPTs、扣子和Dify等平臺依賴的是預訓練的語言模型，雖然它們足夠強大，可以應對一般性的文本生成和理解任務，但面對一些特定領域的應用時，它們的表現(xiàn)往往不足以令人滿意。
例如，金融、醫(yī)療等行業(yè)有非常復雜的術語體系和專有知識，這些領域的應用需要更高的準確性和專業(yè)性，而預訓練模型難以完全覆蓋這些復雜場景。
換句話說，預訓練模型的通用性與行業(yè)的專業(yè)性需求之間存在明顯的差距。
第四，難以實現(xiàn)性能優(yōu)化與深度自定義
使用這些平臺的開發(fā)者往往無法控制底層的模型結構、訓練過程和優(yōu)化策略，尤其是在需要進一步優(yōu)化模型性能的時候。
這意味著當你的應用需要實現(xiàn)更高效的計算資源利用、更快速的響應速度，或者需要調整模型來適應具體的任務時，你的能力受到平臺的限制。
這種局限性不僅影響了應用的質量，也阻礙了企業(yè)級應用對性能要求的進一步提升。
總得來說，盡管GPTs、扣子和Dify等平臺簡化了開發(fā)流程，但它們的功能遠遠沒有涵蓋大模型技術的全部潛力。
為了應對更復雜的需求和實現(xiàn)更深層次的優(yōu)化，開發(fā)者需要掌握原生的大模型開發(fā)技術。
02 大模型原生技術的優(yōu)勢
與那些模板化和封裝好的平臺不同，原生的大模型開發(fā)技術為開發(fā)者提供了從基礎層面上控制和定制的能力，具體表現(xiàn)為四個方面：
第一，完全的靈活性與控制權
相比平臺開發(fā)，原生大模型開發(fā)賦予開發(fā)者極大的靈活性。
無論是從模型的選擇、數(shù)據(jù)集的定制，還是從架構設計、算法優(yōu)化來看，原生技術能夠讓開發(fā)者對整個開發(fā)過程擁有完全的控制權。
例如，當企業(yè)需要處理特定行業(yè)的語言處理任務時，開發(fā)者可以選擇最適合的模型，甚至根據(jù)具體任務進行模型微調。而不是受限于平臺提供的預設選項。
此外，原生開發(fā)允許開發(fā)者自由調整模型的細節(jié)，比如改變超參數(shù)、設計特定的訓練流程，甚至可以在多模型之間進行協(xié)同優(yōu)化。
第二，數(shù)據(jù)安全性與合規(guī)性
在數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性方面，原生開發(fā)有明顯的優(yōu)勢。很多企業(yè)，尤其是處理高度敏感數(shù)據(jù)的組織，如政府、金融、醫(yī)療機構等，需要確保數(shù)據(jù)的本地存儲與處理。
通過原生開發(fā)，企業(yè)可以完全掌控數(shù)據(jù)的存儲、處理流程，并避免將數(shù)據(jù)傳輸?shù)降谌狡脚_的風險。
即便在內部或私有云環(huán)境中，企業(yè)也能確保模型的訓練和推理完全符合安全與合規(guī)要求。
第三，性能優(yōu)化與高效部署
原生大模型開發(fā)不僅提供更高的性能優(yōu)化空間，還能在資源配置上做到更加高效。
市面上的大多數(shù)平臺雖然提供了便捷的部署方式，但它們往往基于云端運行，性能上存在局限。
而通過原生開發(fā)，企業(yè)可以針對不同的硬件架構，特別是GPU、TPU等高性能計算資源，進行優(yōu)化，使得大模型的推理速度和響應能力顯著提升。
同時，原生開發(fā)讓企業(yè)能夠根據(jù)業(yè)務需求進行垂直優(yōu)化，比如針對特定任務量身定制數(shù)據(jù)預處理、模型架構設計、推理速度調優(yōu)等。而在平臺開發(fā)中，這些關鍵細節(jié)往往被封裝起來，導致開發(fā)者無法進行深入優(yōu)化。
第四，長期成本控制與可持續(xù)性
雖然原生開發(fā)的初始投入較高，通常需要較多的時間和技術積累，但從長期來看，它在成本控制和可持續(xù)性方面具有優(yōu)勢。
企業(yè)不需要依賴第三方平臺的價格體系和訂閱模式，從而避免了因為平臺策略變化帶來的長期不確定性風險。
更重要的是，原生技術讓企業(yè)能夠構建自己的技術棧，實現(xiàn)自主技術迭代和功能擴展。
03 最后的話
在大模型應用的開發(fā)過程中，像GPTs、扣子和Dify等平臺的確在開發(fā)的初期階段為開發(fā)者提供了便捷的工具。
它們通過降低門檻，快速實現(xiàn)原型驗證，幫助開發(fā)者在短時間內評估概念和可行性。
這種方式對于初期項目開發(fā)非常有效，可以幫助團隊快速驗證產品思路是否成立。
當產品從驗證階段走向實際落地和大規(guī)模應用時，通過原生開發(fā)，企業(yè)不僅能夠自由定制、優(yōu)化模型，還可以實現(xiàn)更高的數(shù)據(jù)安全性、性能提升和長期成本控制。
希望帶給你一些啟發(fā)，加油~
作者：柳星聊產品，公眾號：柳星聊產品
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