本文阐述了实现大模型落地应用的四个关键问题：首先需理解大模型的原理机制和能力边界；其次要梳理工业界业务环节，评估可替代部分；然后梳理现有大模型的类别、形式、收费和部署情况；最后关注落地重点难点，如数据质量、弥补不足和辅助插件等。掌握这四个问题，才能有效推进大模型落地应用。
AI大模型可谓是有一次深度变革，因此必须和抓住大模型的脉搏。
想要实现大模型的落地应用，我们必须知道要了解哪些关键的问题，而不至于被淹没在无边的大模型信息之中。
1）理解大模型的原理机制
只有理解大模型原理机制，才能够从推断的角度知道大模型的能力以及能力边界。
知道大模型能做什么、不能做什么、擅长做什么。
我们要谨慎看到别人说大模型能干什么，有的时候这是不准的。
或者说，即便大模型能干，但是效果到底好不好。
2）工业界以及企业能让大模型干什么
或者说，希望大模型干什么。
这需要我们对工业界的事情进行一定的环节梳理以及解耦。
进而评估，哪个环节可以使用大模型来代替。
似乎，梳理及解耦的工作，也并不那么容易。
3）现有的大模型都有哪些
知道了大模型能干什么，也知道了想要大模型干什么。
那么现在就是要梳理目前的大模型都有哪些。
比如类别，存在的形式，收费情况，部署情况。
不同大模型的能力差别等等。
知道了这些，才能进一步知道实现大模型落地还需要做多少工作量。
4）落地的重点还有难点是什么
当要实现的目的确定了，大模型也部署上了。
还需要什么重点，比如数据的质量、如何弥补大模型不能做的事情，能不能给大模型配辅助插件等等。
研究完上述四个问题，那么可以说具备进一步进行大模型落地的应用了。
最后
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