在我们这个科技狂飙的时代，AI大模型似乎成为了 everyone's favorite toy，从字节跳动的深度求索，到阿里云的云模型，再到腾讯的云智星，这些项目犹如一场科技盛宴，吸引着无数关注目光，但当我们真正走进去，看看这些AI大模型的真实水平时，可能会发现一个扎心的事实： hype远大于 reality。
一、 hype背后的真实困境
想象一下，你打开一个AI大模型，界面闪亮，功能齐全，输入一段话，它能自动生成段落，写文章，甚至还能分析你的心理，听起来是不是特别酷？但等你真正用起来，可能就会发现它是个"大音希声，小音即竭"的货。
说到生成能力，很多大模型在英文上可能比我们还行，但在中文上却显得力不从心，记得有段时间很火的GPT-4，在中文对话上连对话框都能识别错，结果被批得体无完肤，后来听说它中文水平其实还可以，但和英文比起来，差距明显。
数据质量也是一个大问题，国内的训练数据很多来自互联网，但质量参差不齐，很多数据甚至有明显的偏见或错误，训练出来的模型就像喝了一口水井水，虽然能应付一些简单任务，但遇到复杂情况就容易出错。
二、模型性能的两极分化
国内的AI大模型发展速度很快，但真正性能突出的其实不多，有些项目虽然投入了大量资源，但最终效果却和投入不成正比，比如某公司 claimed their model 在某个领域达到了世界领先水平，但仔细一看，其实和GPT-3差不多，只是在中文上加了个壳子。
更讽刺的是，有些模型在特定领域表现突出，但到了其他领域就显得力不从心，比如在医疗领域，某模型在影像识别上表现很好，但在自然语言处理上却不行，这让人不禁想到，这些模型更像是在不同领域套用了不同的"标签"。
三、开源与封闭的较量
开源社区是科技发展的重要推动力，但国内的开源AI项目也面临着不少问题，很多项目虽然开源，但质量参差不齐，维护也不到位，结果就是很多开发者花了很多时间却得不到应有的回报。
相比之下，国内一些封闭的大模型项目虽然缺乏开源，但控制力却更强，开发者可以完全按照自己的想法来训练模型，避免一些开源项目的那种"杂草丛生"感，但这也意味着，这些项目可能需要投入更多的资源来维持和优化。
四、未来的发展方向
虽然国内的AI大模型发展速度很快，但未来仍然任重道远，我们需要更多的政府支持和企业合作，才能真正推动AI技术的健康发展，也要加强数据质量的监管，确保训练出来的模型不会"喝坏井水"。
作为一个喜欢用幽默眼光看待科技的人，我想说：国内的AI大模型就像是一群在"AI"领域狂奔的"战马"，虽然速度很快，但真正能跑多远，还得看它们的"脚下"是不是坚实。
