对于大模各大厂大模型的看法

前言：近段时间也是在学习技能大赛的相关的题目，对于一些不会的题目我还是选择性的扔给GPT等大模型，但是国内的大模型包括一些所谓的GPT4我认为都不是很准确，极容易导致一些代码的错误。

拿山东省技能大赛的原题来说，目前去让大模型去模拟一下虚拟的运行环境给出代码等操作命令各家大模型给出的也是不一样的准确度也是差别很大，如图所示

豆包

元宝

通义千问

很显然，豆包、元宝、通义千问这个大模型的回答是相差不大的，这里我也在思考是不是网上的资料过少导致的当然这一点是无法排除的，对于网上的一些资料还是停留在很早的资料了，很多命令是无法使用的或者是报错的。

拿元宝举例吧，元宝的搜索能力以及文章写作能力是比较强的，因为元宝可以依托腾讯云的计算、微信的小程序平台在用户需要的时候可以随时使用，在写作文、简介等方面我认为元宝十分的出色。通义千问使国内较早的大模型之一了，依托阿里的大模型，它的搜题能力是比较快的可以夸克在里面进行搜题等操作同时个人感觉使用方面没有那么方便需要下载APP或者访问网页端。豆包作为字节的大模型在代码显示方面、搜索某些较难的题型上面我认为要略胜于元宝的呢。

如今的医疗、教育、金融、社交媒体、电商等领域也需要大模型的参与。

大模型的大面积普及对于新手以及初次使用大模型的新人来说元宝大模型在网页方面不是很便捷因为如果说是用户忘记带设备的情况下是无法扫码的反之其他的大模型可以使用账号密码进行登录，这里希望元宝可以真正的去适配一下，元宝的账号登录，网页方面我还是推荐使用混元的因为在综合使用方面我感觉要比元宝舒服一些，小程序的使用元宝是最方便的，依托于微信的小程序它的功能丰富同时方便元宝的使用。这一点点赞

建议

• 技术挑战：大模型在数学能力和工程能力方面存在明显的不足，如处理复杂数学问题和优化模型性能。
• 数据隐私和安全问题：大模型的训练和部署需要大量数据，如何确保数据的安全和隐私是一个重要挑战。
• 行业落地难题：尽管大模型在多个垂直行业都展现出了广泛的应用前景，但真正成功落地的案例相对较少，需要解决行业落地的问题。
• 模拟虚拟的运行环境：交换机的虚拟运行环境，这样可以为更多的开发者或者公司提供一些便捷，真正的让程序员可以模拟网络的搭建维护等，同时也可以培养更多的技能型人才。

结尾

综合以上我认为各家有各家的好处但是缺点也是显而易见的，资料基本上都是一样的，在这里我也是希望各家大模型可以真正的去改进一下缺点，资料的搜索能力，学习能力等。

新时代的当下大模型正在迅速发展，更多优秀的大模型等待各位开发者去寻找也需要各大厂商开发！