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04、严选总结本文内容较多，严选咱们终究概括为以下中心两点：1.现在大模型的运用层和底座层没有解耦，所以出资战略不主张只看纯运用或许纯底座模型，而能够暂时环绕上基层笔直整合的运用打开，一起需亲近调查、等候真实的渠道/操作系统的呈现;2.运用和底座模型层未解耦的底子原因之一是在于数据在技能栈内的强耦合，包含预练习与后练习数据集、即底座模型数据与下流笔直数据的耦合，这个现况也是由人工智能即深度学习算法对数据依托的实质所派生的。本文既非学术论文、治愈5折也非商业行研陈述，而是以一个AI学界身世、亲历硅谷多周期的出资人视角剖析现况和猜测趋势。

但上述两种时机都随同一个巨大的条件：美食不论是Infra仍是AI芯片创业的创业者，都需求对底座大言语模型自身有适当深化的了解和阅历。因而咱们关于私有数据是否得到充沛运用的界说是数据能否协助推进scalinglaw，低至即能否继续促进终究大模型的才干呈现。但其时，福利不管是在toC仍是toB侧，GPT都更像是一个超级APP，而非一个相似IOS的底层渠道。

正由于此，严选关于运用场景驱动的出资组织而言，严选判别运用公司出资价值的门槛也大大前进，即不只要判别创始人的笔直范畴阅历和产品才干，还要深化调查他们获取、清洗数据的才干，以及将这些数据练习到笔直职业模型的底座技能的水平。这些小模型，治愈5折除了经过RAG或许微调生成的模型、治愈5折也包含大模型蒸馏后的小模型，即用大模型出产数据去练习出的模型，以及对大模型裁剪、紧缩、剪枝后的模型

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