作为AI产品经理，大模型选型需要从业务目标、技术特性和资源投入三个维度进行系统性评估。分步骤的选型： 1. 场景需求拆解 - 任务类型：区分生成式（GPT）、理解式（BERT）、多模态（CLIP）等任务需求 - 性能指标：明确时延要求（如对话场景&lt;2s）、准确率阈值、内容安全等级 - 输入输出：处理文本长度（如法律文本需支持10k tokens）、多语言支持需求 2. 技术参数评估 - 模型架构对比：Transformer层数（如LLaMA 7B vs 13B）、注意力机制差异 - 性能基准测试：在HuggingFace OpenLLM Leaderboard等榜单比对MMLU/HELM得分 - 领域适配性：检查是否经过垂直领域微调（如Med-PaLM 2医疗专用模型） 3. 成本效益分析 - 推理成本计算：API调用成本（如GPT-4 $0.03/1k tokens）vs 自建GPU集群成本 - 算力需求评估：模型参数量与GPU显存关系（7B模型需至少16G显存） - 长尾运维成本：监控维护、版本迭代、安全补丁更新等隐性成本 4. 工程化适配度 - 部署方案验证：测试ONNX转换效果、量化后精度损失（INT8量化典型损失2-5%） - 扩展能力测试：分布式推理效率、最大并发请求承载量 - 工具链完整性：配套的Prompt工程工具、评估体系、持续训练Pipeline 5. 风险合规审查 - 数据隐私合规：评估模型训练数据来源合法性（如排除版权争议数据） - 输出可控性：测试有害内容生成概率及防护机制有效性 - 许可证审查：确认商用限制（如LLaMA商用需单独授权） 6. 迭代路线规划 - 短期方案：采用API快速验证（如Azure OpenAI）+ RAG增强时效性 - 中期过渡：微调行业小模型（LoRA适配器方案） - 长期演进：构建混合模型架构（大模型+规则引擎+传统ML） #牛客激励计划# #大模型# #大模型面经# #找工作# #聊聊我眼中的AI# #数据人的面试交流地# #AI了，我在打一种很新的工# #产品经理# #牛客AI配图神器#

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