所有大模型, 都是「预制菜」!

预制菜，上热搜了！

作为食客，大家可能都不喜欢预制菜。

但是作为AI从业者，「大模型预制菜」更香，现炒的，反而不靠谱。

为什么大模型不适合现炒？

如果你要“现炒”大模型，可能要面临以下问题↓

1、灶要现搭：

小灶火力不够，大灶周期长，修建复杂，还不好伺候，调不好的大灶火力仍然不够。

而且，还抢不到优质的进口建灶原材料（GPU），国产灶火力可能会打折扣。

要知道，大模型现在动不动就是千亿、万亿参数，小灶（一体机）这样的火力，根本炒不动，只能热菜（推理）。

业界炒大菜的，都是几万个灶眼的集群，同时开动，炒上几个月才出锅。

2、料要现配：

要炒好一道大模型菜，除了灶要强，火要旺，还要有足够的食材原料，这就是高质量数据。

你懂得，摘菜、洗菜、备菜这个活，可太费事了，而且炒大模型，需要的可不是一点半点配料哦。

3、菜要现炒：

即便灶搭好了，原料配齐，新的困难来了——你可能根本不会炒菜……

无论是爆炒硬菜（训练），还是回锅乱炖菜（微调、后训练），哪怕只是凉拌菜（推理）。

油温不对、火大火小、酱料顺序，全是坑…，你想做满汉全席，结果却是黑暗料理。

4、菜不对口：

这恐怕是最要命的，很多食客其实不知道自己真正喜欢吃什么，脑子里也没有菜谱，点菜做饭都纠结。

此时，如果费劲巴拉从头折腾（修灶→配料→炒菜→上桌），最后入口才知道，这菜并不对自己口味，吃了还反胃。

这就好比很多企业客户，根本没想明白大模型怎么和自己业务结合，却要斥巨资搞大模型，费钱费时尝了才知道失败。

看懂大模型，就看懂预制菜

如果大模型用预制菜的思路，立马就不一样了。

首先，有一个大模型中央厨房，这就是MaaS平台。

这个中央厨房里，有各种各样的大模型预制菜，食客们可以根据自己的需求，来按需选择↓

1、即烹型服务：

食客选择一款标准预制模型（热门开源），加上自己佐料（私有数据），选择合适的灶，进行二次烹制（微调/后训练），最终得到自己专属菜。

2、即热型服务：

不需要加佐料二次烹饪（微调训练），直接把标准料理包或第三方料理包（平台预置模型或者自有模型）部署使用，即热即吃。

3、即食型服务：

直接调大模型API，既不需要烹饪（训练微调）、也不需要加热（部署），选择合适的大模型，开袋即食。

4、美食点评服务：

如果食客不知道那种模型菜更好吃，没关系，MaaS中央厨房一般还提供模型评测服务，好比大众点评，让食客快速找到自己喜欢的口味。

5、灶台租赁和搭建服务：

有的土豪食客就是喜欢自己攒食材、自己炒。

没问题，中央厨房的大佬云们通常还有配套的「灶眼、厨台」按需出租服务。

想要多大的灶、多少火力，按需瞬间给你搭好。炒完菜可以退，不会砸在手里，省时省钱。

如果有些土豪老爷喜欢私厨，也没问题。

人家也可以基于中央厨房的参考架构，提供各种优化好的一体化厨房（一体机）、超级私厨（超节点）。

所以，大模型要选预制的，又快又省，大厂厨房出品，色香味俱佳，那怕你不知道啥菜对口，也能快速开袋尝尝，不行再换一家。

那么问题来了，你正在吃哪家的大模型预制菜？