所有大模型，都是「預制菜」！

預制菜，上熱搜了！

作為食客，大家可能都不喜歡預制菜。

但是作為AI從業者，「大模型預制菜」更香，現炒的，反而不靠譜。

為什么大模型不適合現炒？

如果你要“現炒”大模型，可能要面臨以下問題↓

1、灶要現搭：

小灶火力不夠，大灶周期長，修建復雜，還不好伺候，調不好的大灶火力仍然不夠。

而且，還搶不到優質的進口建灶原材料（GPU），國產灶火力可能會打折扣。

要知道，大模型現在動不動就是千億、萬億參數，小灶（一體機）這樣的火力，根本炒不動，只能熱菜（推理）。

業界炒大菜的，都是幾萬個灶眼的集群，同時開動，炒上幾個月才出鍋。

2、料要現配：

要炒好一道大模型菜，除了灶要強，火要旺，還要有足夠的食材原料，這就是高質量數據。

你懂得，摘菜、洗菜、備菜這個活，可太費事了，而且炒大模型，需要的可不是一點半點配料哦。

3、菜要現炒：

即便灶搭好了，原料配齊，新的困難來了——你可能根本不會炒菜……

無論是爆炒硬菜（訓練），還是回鍋亂燉菜（微調、后訓練），哪怕只是涼拌菜（推理）。

油溫不對、火大火小、醬料順序，全是坑…，你想做滿漢全席，結果卻是黑暗料理。

4、菜不對口：

這恐怕是最要命的，很多食客其實不知道自己真正喜歡吃什么，腦子里也沒有菜譜，點菜做飯都糾結。

此時，如果費勁巴拉從頭折騰（修灶→配料→炒菜→上桌），最后入口才知道，這菜并不對自己口味，吃了還反胃。

這就好比很多企業客戶，根本沒想明白大模型怎么和自己業務結合，卻要斥巨資搞大模型，費錢費時嘗了才知道失敗。

看懂大模型，就看懂預制菜

如果大模型用預制菜的思路，立馬就不一樣了。

首先，有一個大模型中央廚房，這就是MaaS平臺。

這個中央廚房里，有各種各樣的大模型預制菜，食客們可以根據自己的需求，來按需選擇↓

1、即烹型服務：

食客選擇一款標準預制模型（熱門開源），加上自己佐料（私有數據），選擇合適的灶，進行二次烹制（微調/后訓練），最終得到自己專屬菜。

2、即熱型服務：

不需要加佐料二次烹飪（微調訓練），直接把標準料理包或第三方料理包（平臺預置模型或者自有模型）部署使用，即熱即吃。

3、即食型服務：

直接調大模型API，既不需要烹飪（訓練微調）、也不需要加熱（部署），選擇合適的大模型，開袋即食。

4、美食點評服務：

如果食客不知道那種模型菜更好吃，沒關系，MaaS中央廚房一般還提供模型評測服務，好比大眾點評，讓食客快速找到自己喜歡的口味。

5、灶臺租賃和搭建服務：

有的土豪食客就是喜歡自己攢食材、自己炒。

沒問題，中央廚房的大佬云們通常還有配套的「灶眼、廚臺」按需出租服務。

想要多大的灶、多少火力，按需瞬間給你搭好。炒完菜可以退，不會砸在手里，省時省錢。

如果有些土豪老爺喜歡私廚，也沒問題。

人家也可以基于中央廚房的參考架構，提供各種優化好的一體化廚房（一體機）、超級私廚（超節點）。

所以，大模型要選預制的，又快又省，大廠廚房出品，色香味俱佳，那怕你不知道啥菜對口，也能快速開袋嘗嘗，不行再換一家。

那么問題來了，你正在吃哪家的大模型預制菜？