本文主要的目的是帮你快速入门大模型 ，回答几个基本问题：
1）大模型是什么
2）大模型有哪些主要的应用场景
3） 大模型的排行榜看哪个好？
4） 选型的时候要考虑什么要素
5）国内大模型哪些还可以？
大模型是什么意思？
简单说： 大模型是一种高级人工智能系统，通过模仿人脑的处理方式，利用权重存储全球知识与人类已知方法。
它可以接收文字、语音或图片作为输入，并以相同形式之一给出响应。
被称为“大模型”的原因，是d因为这些基于Transformer架构的模型有一个核心的技术革新假设：
随着训练数据量和模型参数（可类比为神经元）数量增加，模型性能将得到显著提升；
在目前的实践中，这个scaling law 规则还是成立的，在参数规模大的情况下甚至能泛化出更强的能力 ，当前最先进的这类模型已包含数百亿个参数。
大模型这轮创新，有哪些本质性的突破？
本轮大模型创新在几个关键方面实现了本质性突破。
首先，大模型的理解能力显著提升，能够精准地解析用户的诉求，无论是通过图片、文字还是语音表达。
其次，这些模型现在表达能力有了显著提升，可以生成非常自然流畅且易于理解的人类语言，即“能说人话”。
此外，大模型展现出了一定的任务泛化能力，比如一个经过训练以回答健康咨询的模型，他学会了在内科场景下胃痛的可能原因，在处理消化科的时候也能利用上内科学到的那些现象和处理方式。
不过，目前的大模型也存在着一些瓶颈需要规避：
当前的大模型在制定高层次抽象计划及实时学习方面仍存在局限，因此更适合执行具体任务而非规划复杂的策略。典型的，比如大模型目前在处理汉诺塔问题上是做不好的。。。
理想的应用方式是将复杂计划分解后交由模型执行，并由人类监督与调整最终结果，这正是copilot模式的核心理念。
我要在什么时候用大模型呢？具体啥场景?
1) 您可以作为最终用户直接用
对于最终用户而言，最直接的方式就是下载如OpenAI的应用程序，或是国内的百度度小满、阿里通义千问（对应后面大模型排名中的QWen)，字节豆包 ，智谱清言(对应后面排名中的GLM) 等软件来体验。
根据个人使用感受，豆包和智谱清言在笔者发文时表现较为出色，主要得益于其精准的语音识别功能，让信息输入变得更加便捷。
在日常生活中遇到的各种疑问，现在几乎都可以尝试通过这些大模型来解答，尤其是那些过去习惯于求助于搜索引擎的问题，如今更是可以依靠大模型的帮助得到解决。
值得注意的是，当前许多大模型还具备了先检索网络资源再给出答案的能力，这大大提高了回复的质量与速度，使得获取信息的过程更加高效准确。
2）您可以把大模型包装到自己的产品里，再对外提供服务
在自己过去的产品中叠加大模型能力并对外提供服务，也是一种有效利用AI技术的方法。
场景1 ： 是通过检索增强（RAG）能力，将团队积累的知识赋予大模型，使它能够基于这些知识来回答问题，从而实现自动化的客服答疑，极大减少人力资源消耗。
场景2： 是大模型可以用于生成视频、图像等内容，其强大的泛化和联想功能可以帮助快速产出创意作品，用户只需进行最后的筛选。
场景3： 大模型还可以做诸如情感分析、语义分类等数据处理任务也非常有用。
要实现上述功能，需选择如阿里云百炼这样的大模型服务商，并获取相应的API调用权限及构建工具包，按照文档指引集成到现有系统中，常见的解决方案包括检索增强RAG和多模态输出 形态等。
那大模型那么多，怎么判断他们的能力？哪个排行榜靠谱点？
在选择大模型时，大家或许也都听过排行榜 不过相信大家也跟笔者一样，都有个疑问，哪个排行榜靠谱？
对于大模型能力的横向比较，常用的方法有两类，一类基准测试（或称“考试模式”），另一类是人类评估（或称“竞技场模式”）。
“基准测试 ”，是通过一系列预设问题来考察模型性能，本质就是构建了一大堆的Q/A对，让模型基于Q去回答，然后跟A做对比，判断对错，就跟考试一样 ，里面有很多类型的数据集，比如GSM-8K专注于数学解题能力；MMLU覆盖多领域知识理解；TheoremQA则测试定理证明技巧；GPQA旨在评价通用问题解答质量。不过这些测试容易出现“刷分”现象，但它们依然提供了有价值的参考信息。
“人类评估” ： 则是让两个模型针对同一开放性问题给出答案，再由人判断哪个更优，就像模型在打擂台，这种方式更能反映实际使用场景下的人类偏好。
两种方法结合使用时，通常能够得到一致的结果，为选型提供全面视角。
基准测试，可以参考huggingface的 ： https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard 。
而人类评估竞技场模式，也可以参考国外 https://lmarena.ai 的，或者咱们国内的平替 思南平台
鉴于外网环境不稳定，我把当前截图发出来，也标记出了国内排名靠前的模型，基本可以看到模型的差距也没那么大了，实测国内模型基本都是可用的， 要对咱们国内的模型有信心！
那最后哪个好？
在选择AI模型时，可以参考以下几个维度进行判断：
- 榜单排名：优先考虑在权威排行榜上名列前茅的模型，尤其是那些在特定领域如代码生成或图像识别方面表现突出的模型。这些模型通常针对特定任务进行了优化，在相关领域的性能更优。
- 国情适应性：对于中国用户来说，选择国内提供的AI服务可能更为合适，因为它们在内容审核、法律法规遵守等方面更加符合本地要求。此外，由于网络条件的影响，使用国外的API可能会遇到访问速度慢或不稳定的问题。
- 私有化部署支持：如果应用场景对数据隐私保护有较高要求，或者需要将AI功能集成到企业内部系统中，则应考虑该AI解决方案是否支持私有化部署。Spring AI Alibaba在这方面表现出色，它不仅能够轻松接入阿里云的各种大模型服务，还允许用户配置以接入其他提供商（如OpenAI）的服务甚至是自定义的本地模型。
- 成本效益分析：根据您的具体需求评估不同选项的成本。如果是通过API调用的方式使用云上的服务，那么比较各大平台的价格和服务条款；而对于私有化部署方案，则需综合考量硬件投入与维护费用等因素来决定最终的选择。
综上所述，选择适合您项目的AI模型时，可以结合上述因素进行全面考量。
如果是构建AINative应用，那我推荐您试试通义Qwen
如果您的应用场景主要集中在中国大陆，并且对数据隐私有较高的要求，通义Qwen无疑是一个更优的选择，理由是：
首先，通义Qwen是目前最开放的大模型之一，提供全尺寸和全模态的开源版本，支持私有部署，能够很好地满足企业对数据安全的需求。
其次，通义Qwen在多个评测中表现卓越。随着国内模型技术的快速进步，阿里云通义凭借充足的计算资源和坚定的战略投入，在持续模型训练能力上名列前茅。在MMLU、TheoremQA和GPQA等客观评测指标上，通义Qwen已经在一些基准测试中超越了Llama 3 70B，并在Hugging Face的Open LLM Leaderboard中占据首位，展现出其在国内模型中的领先地位。
此外，通义Qwen的API定价透明，目前还提供100万免费token供用户使用，无论是通过API调用还是自建模型，其使用成本都相对较低。这对于企业在预算控制上提供了重要优势。
最后，通义Qwen注重内容安全，通过API调用时配备专门的内容审查模块，确保了安全性和稳定性。这对于对数据敏感的行业尤为重要。
特别值得关注的是，Qwen和Qwen VL两个版本在国内开源榜单上都表现出色，显示了其技术实力和市场潜力。综上所述，若您在寻找一个符合数据隐私要求且具备强大性能的AI模型，通义Qwen将是值得考虑的理想选择。