BytomDAO Insight：大模型细分与CryptoGPT
基础大模型vs行业模型
当谈及AI模型领域，我们常区分两大阵营：基础大模型与行业定制模型，以及开源与闭源模型。
基础大模型，亦称通用大模型，它们通过大规模通用数据集的预训练，孕育出卓越的泛化能力。这些模型，如OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini 1.5和Meta的Llama 3。上述的基础大模型，利用先进的深度学习架构与海量计算资源，在未经标注的广泛数据中自我磨砺，从而形成能够“举一反三”的泛化能力，相当于 AI 完成了“通识教育”，培养出AI领域的“通才”，能灵活应对多样化的任务需求，引领着AI技术从“手工作坊”迈向“工业化生产”。
然而，基础大模型虽广博，却在专业深度上略显不足，因为它们缺乏对特定领域数据和场景的深入理解与优化——基础大模型由于缺乏特定场景的语料和数据集的训练及模型调优，因此在特定场景下的“专业度” 还有待提高。
这为行业定制模型的登场提供了舞台。行业定制模型，是基础大模型的升级版，它们在特定行业的土壤中深耕细作，吸收行业数据、专业知识和专家智慧，成为特定领域内的“专家”。无论是金融市场的波动分析，还是能源行业的效率优化，或是制造业的智能转型，这些行业定制模型都能提供更精准、更贴合实际需求的服务。
在AI模型的博弈中，参与者众多，既有OpenAI、微软、谷歌、Meta、百度、腾讯、阿里、商汤这样的科技巨头，也有智谱、月之暗面等新兴力量。随着大模型技术的普及与认可度的提升，市场正经历一场深刻的变革。基础大模型与行业定制模型之间的差异，不仅定义了各自的发展路径，也将塑造未来AI生态的竞争格局。
随着大模型在更多应用端的渗透，科技企业关于大模型的军备竞赛已经从基础大模型延伸到行业大模型。
开源模型的崛起
此外，目前开源模型异军突起，给闭源模型带来了前所未有的挑战。在全球市场上，OpenAI 和谷歌以其闭源模型保持领先地位，而Meta则凭借其开源的Llama系列模型异军突起，独树一帜。在国内市场，百度、月之暗面科技等公司坚持使用闭源模型，与此同时，阿里、商汤、智谱、百川、零一万物等互联网巨头或新兴企业则采取了开源与闭源相结合的策略。
随着像Llama这样的高性能开源大模型的出现，对于专注于特定行业的公司来说，从头开始训练大型模型的必要性正在逐渐降低。我们已经观察到，一些专注于垂直应用的公司开始转向使用开源模型结合矢量数据库的解决方案，以应对特定的应用场景和挑战。可以预见，开源模式将逐渐侵蚀闭源模式的市场份额，未来一段时间内，两者可能会形成一种相互竞争和平衡的格局。
资料来源：Meta 官网
以Llama为代表的前沿开源模型展现出卓越的性能。以Meta在2024年4月发布的Llama 3为例，该模型分为大、中、小三个版本，与其他模型相比，其性能表现如下：小型的8B模型在效果上略胜一筹或与同类大小的Mistral 7B、Gemma 7B持平；中型的70B模型在效果上优于Gemini Pro 1.5、Claude 3 Sonnet，甚至超越了GPT-3.5；而最大的400B模型仍在训练之中，其设计目标是实现多模态和多语言的处理能力。根据Meta目前公布的训练数据，这一模型的性能有望与GPT-4相媲美。
开源大模型以其低成本、高效率的落地能力、快速的技术迭代以及支持私有化部署等如下特性，有效解决了闭源大模型在应用过程中的诸多痛点。
- 低成本高效落地：从头开始训练一个模型往往需要巨大的资金投入。随着企业用户量的增加，使用闭源大模型的成本也会随之增加，特别是在Token费用方面。相比之下，开源大模型能够让用户通过简化模型训练和部署流程来节省大量的初始和后期投资。用户可以轻松地从开源社区，如HuggingFace，免费下载预训练的模型，并进行针对性的微调，从而快速构建起高质量的模型。
- 技术迭代迅速：自从Llama 2和Llama 3等开源模型发布以来，它们吸引了全球范围内的开发者和爱好者的广泛关注和参与。这不仅促进了模型的开发和改进，而且催生了一系列开源的基础模型和行业特定模型，极大地加速了创新和技术迭代的步伐。
- 私有化部署：使用闭源大模型时，将行业核心数据（know-how）输入模型可能会带来数据泄露的风险。而开源大模型允许在企业内网的AI服务器上进行部署，这不仅帮助企业保护了敏感数据的安全性，同时也确保了数据处理的自主性和可控性。
通过这些优势，开源大模型正在成为越来越多企业在人工智能领域的首选解决方案，它们不仅降低了进入门槛，还为企业提供了更大的灵活性和控制权。
CryptoGPT
CryptoGPT的关键特点：
CryptoGPT基于开源大模型Llama 3开发，且依靠CryptoInstruct数据集训练——这是首个为加密货币行业量身定制的数据集，包含300万个指令数据。这个数据集通过构建与加密货币行业基本数据类型相关的原子任务（如项目信息和行业知识），扩大了数据规模和任务多样性。目前CryptoGPT具备如下优势：
- 链式任务（Chain-of-Task）：这些原子任务代表了解决最终任务时隐含的中间任务，有助于提升模型对复杂任务的理解和处理能力。
- 模型微调：CryptoGPT通过使用CryptoInstruct数据集对基础模型Llama3进行微调，开发出不同参数规模的模型。这种微调使得CryptoGPT在零样本泛化能力上表现出色。
- 性能优势：通过广泛的实验和人类评估，CryptoGPT在与加密货币行业相关的跨数据集/任务泛化任务上，表现优于ChatGPT。
- 数据来源：CryptoGPT的数据来源于公开可用的数据和通过公共网络爬虫获取的历史信息，覆盖了从2009年比特币诞生至今的整个加密货币行业历史，提供了全面的行业记录。
综上，CryptoGPT不仅可以作为普通用户的辅助决策工具，还可以作为专业人士在工作中的强大助手。CryptoGPT的开发标志着大型语言模型在特定行业的专业化应用，能够更精准地理解和处理加密货币行业的数据和信息。
通过CryptoGPT，用户可以快速获得行业分析、市场趋势预测等关键信息，从而提高决策效率，CryptoGPT的高性能和专业能力有助于推动加密货币行业的进一步发展，尤其是在数据分析和预测方面。
CryptoGPT的开发和应用展示了大型语言模型在特定领域的定制化和专业化潜力，为加密货币行业的数据分析和应用提供了新的视角和工具。
