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在人工智能和機器學習領域，技術的真正價值往往被誤解。短期內，人們經常高估其影響；然而，從長遠來看，這種變革性技術帶來的深遠影響卻常被低估。本文將探討大模型產品化過程中的各種挑戰與限制，并強調產品經理在轉化技術為實際用戶價值中的關鍵角色。

最近總是看到這樣一則評論“人們往往在短期內高估了技術帶來的價值，而在長期范圍低估了技術帶來的價值”

在技術領域，尤其是人工智能和機器學習領域，優秀的模型只是成功產品的一部分。技術的應用確實需要一個過程，它需要與現有的解決方案競爭，這涉及到技術的成熟度、成本效益分析、用戶接受度等多個方面。

在這個過程中，產品經理的角色是至關重要的，需要協調不同的利益相關者，確保技術能夠轉化為用戶真正需要和喜愛的產品。

此外，技術本身的先進性并不總是直接轉化為產品優勢。例如，一個過于復雜的技術可能難以向用戶解釋，或者一個計算成本過高的模型可能不適合商業化。

因此，產品經理需要在技術潛力和實際應用之間找到平衡點，確保產品既具有創新性，又具有可行性和盈利性。

一、什么是用戶價值

用戶價值=新體驗-舊體驗-替換成本

• 新體驗：指的是新技術帶來的全部好處和改善，包括性能提升、成本節約、操作便捷性、用戶體驗改善等。
• 舊體驗：表現有解決方案或舊技術所提供的價值和體驗。這有助于評估新技術相比舊技術帶來的實際改進。
• 替換成本：從舊技術遷移到新技術所需的所有成本，如經濟成本、時間成本、培訓成本、系統重構成本等。

二、大模型和大模型產品的不同

1. 開發訓練

開發大模型需要強大的計算資源和專業知識。

大模型產品是指將大模型集成到實際應用中的產品，如智能手機應用、企業軟件解決方案等。這些產品不僅包括模型本身，還包括用戶界面、數據管道、系統集成和其他功能。

2. 資源需求

大模型在訓練和推理過程中可能需要大量的計算資源，如GPU或TPU。大模型產品除了模型本身的資源需求外，還需要考慮產品整體的資源管理，如數據存儲、網絡帶寬、用戶界面的響應速度等。

3. 用戶體驗

大模型在研究和開發階段，用戶體驗可能不是首要考慮的因素。大模型產品用戶體驗是至關重要的，包括產品的易用性、性能、可靠性和用戶滿意度。

4. 成本效益

大模型不一定直接面向市場。大模型產品需要考慮市場需求、競爭分析、定價策略和商業模式。以及需要考慮如何在各種環境中穩定運行，包括云平臺、移動設備或邊緣設備，同時還需要定期維護和更新。大模型成本主要集中在研發和計算資源上。大模型產品除了研發成本，還包括市場推廣、用戶支持、運營成本等。

5. 法規和倫理

大模型在開發階段可能不會直接面臨法規和倫理問題。大模型產品：在推向市場時，必須遵守相關的法律法規，如數據保護法規、隱私政策等，并考慮倫理問題，如算法偏見和透明度。

由此可見，大模型產品才是最終面對大多數用戶的東西，以及模型在產品化的過程中往往會添加很多限制，這些限制往往是產品層面的。

三、產品化過程的限制

包括但不限于以下限制：

1. 硬件兼容性限制

一些深度學習應用可能只支持具有特定GPU的設備，因為這些GPU提供了必要的計算能力。

2. 平臺限制

產品可能專為某個操作系統或平臺設計，如iOS或Android，這可能會限制其他平臺的用戶使用。

3. 性能優化限制

為了確保應用的流暢性，可能會對模型的復雜性進行限制，比如減少模型的層數或參數數量，以適應移動設備或低功耗設備的計算能力。數據隱私和安全限制：產品可能需要遵守特定的數據保護法規，如GDPR或CCPA，這可能會限制數據收集和處理的方式。

4. 用戶體驗設計限制

為了簡化用戶界面和提高易用性，可能會限制某些高級功能或自定義選項，以避免用戶感到困惑。

5. 成本限制

產品的成本限制可能會影響模型的規模和復雜性，因為更大的模型通常需要更多的計算資源，這可能會增加成本。

6. 更新和維護限制

產品可能需要定期更新，這可能會限制模型的快速迭代和改進，因為每次更新都需要經過嚴格的測試和驗證。

這些限制確保了產品能夠在特定的商業環境和用戶需求中成功運行，同時也保護了用戶的利益和數據安全。

7. 舉個例子

例如一個基于大模型的圖像識別應用為例，該應用可能面臨以下限制：

• 應用只能在配備NVIDIA GPU的設備上運行。
• 為了保持應用的簡潔性，一些高級的圖像編輯和處理功能被移除，只保留了基本的識別功能。
• 應用不允許用戶上傳包含人臉的圖片，以遵守隱私保護法規。
• 為了降低服務器成本，模型的推理請求被限制在每天一定數量內，超出部分需要額外付費。
• 為了確保應用的穩定性，模型的更新周期被設定為每季度一次，這限制了快速迭代和錯誤修復的能力。

8. 另一個例子

例如一個基于大模型的文檔分析應用，可能會面臨上傳文檔大小的限制，并不一定是模型的能力有限，而是也產品化過程中的限制，例如

1、服務器的存儲空間和帶寬資源是有限的，且成本較高。限制文件大小可以防止單個用戶或少數用戶占用過多資源，確保服務的穩定性和響應速度。

2、大文件需要更多的計算資源來處理，如索引、分析或轉換。限制文件大小可以確保系統不會因為處理超大文件而變得緩慢或不穩定。

3、上傳和下載大文件通常需要更長的時間，這可能導致用戶等待時間過長，影響體驗。限制文件大小可以減少等待時間，提供更流暢的用戶體驗。

因此當產品經理直接使用大模型產品的時候，并不有利于我們了解大模型的優劣勢和現階段的水平、邊界，進一步導致我們不清楚如何更好的應用達模型，改進已經產品化的應用。

優秀的產品不僅需要優秀的模型，還需要優秀的產品經理和高效的工程實現。從API到產品，這中間的轉化過程正式每一個AI產品經理需要關注和了解的。

四、產品經理需要知道的幾件事

探索大模型的邊界：現階段的大模型有哪些限制，這些限制哪些是可以通過模型的迭代得到，哪些是永遠不能解決的。了解模型的性能邊界、資源消耗、部署難度，確保用戶體驗不會因為模型的限制而受損，如通過優化前端設計來彌補模型響應時間的延遲。

了解大模型對于業務來說，真正的商業價值在哪里，該如何大模型的優勢（如更高的準確性、更強的泛化能力）可以幫助我們更準確地定位產品，制定合理的產品策略。