面试官：产品如何进行大模型选型？

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<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）

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