大模型不是万能的，我们不应该"为了使用 AI 而使用 AI"。就像汽车虽然方便快捷，但不是在所有情况下都是最佳选择。在实践过程中，我们发现某些任务通过工程化方式解决效果更佳且成本更低。因此，在接入大模型时，我们需要权衡哪些任务适合工程化解决，哪些任务更适合用大模型来解决。
在正式接入模型之前，需要确定模型的效果评估标准，这样才可以发现模型的不足，针对性优化。我们还需要确定可进行工程化开发的前提，比如生成的代码采纳率在 50%，生成的段落达到 80 分以上等。如果我们过早进入工程化开发，产品可能上线后长时间达不到预期标准，甚至可能永远无法达成，从而导致产品可用性较差，并浪费大量资源。
有些复杂任务需要对模型进行微调，需要大量的人工标注，以及评估模型效果工作。为了提高效率，建议大家可以自己编写脚本，或借助 AI 模型进行辅助，实现自动化或半自动化的流程。
在将 AI 模型落地到业务的过程中，开发人员虽然熟悉业务，但可能不了解模型优化的方法；算法人员虽然更专业，却可能对业务不够了解。因此，想要不断优化大模型的效果，就需要开发同学和算法同学通力合作。而且由于有些公司大模型团队的算法人员紧缺，很多业务又想尽早上.........
随着 ChatGPT 的问世，各行各业深受震撼，国内外各种新的大模型也如雨后春笋般相继出现。一些对机遇反应迅速的人已经开始将 AI 运用到学习和工作中，甚至已经开始借…
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