在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，技術(shù)的真正價(jià)值往往被誤解。短期內(nèi)，人們經(jīng)常高估其影響；然而，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這種變革性技術(shù)帶來(lái)的深遠(yuǎn)影響卻常被低估。本文將探討大模型產(chǎn)品化過(guò)程中的各種挑戰(zhàn)與限制，并強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品經(jīng)理在轉(zhuǎn)化技術(shù)為實(shí)際用戶(hù)價(jià)值中的關(guān)鍵角色。

最近總是看到這樣一則評(píng)論“人們往往在短期內(nèi)高估了技術(shù)帶來(lái)的價(jià)值，而在長(zhǎng)期范圍低估了技術(shù)帶來(lái)的價(jià)值”

在技術(shù)領(lǐng)域，尤其是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，優(yōu)秀的模型只是成功產(chǎn)品的一部分。技術(shù)的應(yīng)用確實(shí)需要一個(gè)過(guò)程，它需要與現(xiàn)有的解決方案競(jìng)爭(zhēng)，這涉及到技術(shù)的成熟度、成本效益分析、用戶(hù)接受度等多個(gè)方面。

在這個(gè)過(guò)程中，產(chǎn)品經(jīng)理的角色是至關(guān)重要的，需要協(xié)調(diào)不同的利益相關(guān)者，確保技術(shù)能夠轉(zhuǎn)化為用戶(hù)真正需要和喜愛(ài)的產(chǎn)品。

此外，技術(shù)本身的先進(jìn)性并不總是直接轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。例如，一個(gè)過(guò)于復(fù)雜的技術(shù)可能難以向用戶(hù)解釋?zhuān)蛘咭粋€(gè)計(jì)算成本過(guò)高的模型可能不適合商業(yè)化。

因此，產(chǎn)品經(jīng)理需要在技術(shù)潛力和實(shí)際應(yīng)用之間找到平衡點(diǎn)，確保產(chǎn)品既具有創(chuàng)新性，又具有可行性和盈利性。

一、什么是用戶(hù)價(jià)值

用戶(hù)價(jià)值=新體驗(yàn)-舊體驗(yàn)-替換成本

• 新體驗(yàn)：指的是新技術(shù)帶來(lái)的全部好處和改善，包括性能提升、成本節(jié)約、操作便捷性、用戶(hù)體驗(yàn)改善等。
• 舊體驗(yàn)：表現(xiàn)有解決方案或舊技術(shù)所提供的價(jià)值和體驗(yàn)。這有助于評(píng)估新技術(shù)相比舊技術(shù)帶來(lái)的實(shí)際改進(jìn)。
• 替換成本：從舊技術(shù)遷移到新技術(shù)所需的所有成本，如經(jīng)濟(jì)成本、時(shí)間成本、培訓(xùn)成本、系統(tǒng)重構(gòu)成本等。

二、大模型和大模型產(chǎn)品的不同

1. 開(kāi)發(fā)訓(xùn)練

開(kāi)發(fā)大模型需要強(qiáng)大的計(jì)算資源和專(zhuān)業(yè)知識(shí)。

大模型產(chǎn)品是指將大模型集成到實(shí)際應(yīng)用中的產(chǎn)品，如智能手機(jī)應(yīng)用、企業(yè)軟件解決方案等。這些產(chǎn)品不僅包括模型本身，還包括用戶(hù)界面、數(shù)據(jù)管道、系統(tǒng)集成和其他功能。

2. 資源需求

大模型在訓(xùn)練和推理過(guò)程中可能需要大量的計(jì)算資源，如GPU或TPU。大模型產(chǎn)品除了模型本身的資源需求外，還需要考慮產(chǎn)品整體的資源管理，如數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)帶寬、用戶(hù)界面的響應(yīng)速度等。

3. 用戶(hù)體驗(yàn)

大模型在研究和開(kāi)發(fā)階段，用戶(hù)體驗(yàn)可能不是首要考慮的因素。大模型產(chǎn)品用戶(hù)體驗(yàn)是至關(guān)重要的，包括產(chǎn)品的易用性、性能、可靠性和用戶(hù)滿意度。

4. 成本效益

大模型不一定直接面向市場(chǎng)。大模型產(chǎn)品需要考慮市場(chǎng)需求、競(jìng)爭(zhēng)分析、定價(jià)策略和商業(yè)模式。以及需要考慮如何在各種環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行，包括云平臺(tái)、移動(dòng)設(shè)備或邊緣設(shè)備，同時(shí)還需要定期維護(hù)和更新。大模型成本主要集中在研發(fā)和計(jì)算資源上。大模型產(chǎn)品除了研發(fā)成本，還包括市場(chǎng)推廣、用戶(hù)支持、運(yùn)營(yíng)成本等。

5. 法規(guī)和倫理

大模型在開(kāi)發(fā)階段可能不會(huì)直接面臨法規(guī)和倫理問(wèn)題。大模型產(chǎn)品：在推向市場(chǎng)時(shí)，必須遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)、隱私政策等，并考慮倫理問(wèn)題，如算法偏見(jiàn)和透明度。

由此可見(jiàn)，大模型產(chǎn)品才是最終面對(duì)大多數(shù)用戶(hù)的東西，以及模型在產(chǎn)品化的過(guò)程中往往會(huì)添加很多限制，這些限制往往是產(chǎn)品層面的。

三、產(chǎn)品化過(guò)程的限制

包括但不限于以下限制：

1. 硬件兼容性限制

一些深度學(xué)習(xí)應(yīng)用可能只支持具有特定GPU的設(shè)備，因?yàn)檫@些GPU提供了必要的計(jì)算能力。

2. 平臺(tái)限制

產(chǎn)品可能專(zhuān)為某個(gè)操作系統(tǒng)或平臺(tái)設(shè)計(jì)，如iOS或Android，這可能會(huì)限制其他平臺(tái)的用戶(hù)使用。

3. 性能優(yōu)化限制

為了確保應(yīng)用的流暢性，可能會(huì)對(duì)模型的復(fù)雜性進(jìn)行限制，比如減少模型的層數(shù)或參數(shù)數(shù)量，以適應(yīng)移動(dòng)設(shè)備或低功耗設(shè)備的計(jì)算能力。數(shù)據(jù)隱私和安全限制：產(chǎn)品可能需要遵守特定的數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)，如GDPR或CCPA，這可能會(huì)限制數(shù)據(jù)收集和處理的方式。

4. 用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)限制

為了簡(jiǎn)化用戶(hù)界面和提高易用性，可能會(huì)限制某些高級(jí)功能或自定義選項(xiàng)，以避免用戶(hù)感到困惑。

5. 成本限制

產(chǎn)品的成本限制可能會(huì)影響模型的規(guī)模和復(fù)雜性，因?yàn)楦蟮哪Ｐ屯ǔＰ枰嗟挠?jì)算資源，這可能會(huì)增加成本。

6. 更新和維護(hù)限制

產(chǎn)品可能需要定期更新，這可能會(huì)限制模型的快速迭代和改進(jìn)，因?yàn)槊看胃露夹枰?jīng)過(guò)嚴(yán)格的測(cè)試和驗(yàn)證。

這些限制確保了產(chǎn)品能夠在特定的商業(yè)環(huán)境和用戶(hù)需求中成功運(yùn)行，同時(shí)也保護(hù)了用戶(hù)的利益和數(shù)據(jù)安全。

7. 舉個(gè)例子

例如一個(gè)基于大模型的圖像識(shí)別應(yīng)用為例，該應(yīng)用可能面臨以下限制：

• 應(yīng)用只能在配備N(xiāo)VIDIA GPU的設(shè)備上運(yùn)行。
• 為了保持應(yīng)用的簡(jiǎn)潔性，一些高級(jí)的圖像編輯和處理功能被移除，只保留了基本的識(shí)別功能。
• 應(yīng)用不允許用戶(hù)上傳包含人臉的圖片，以遵守隱私保護(hù)法規(guī)。
• 為了降低服務(wù)器成本，模型的推理請(qǐng)求被限制在每天一定數(shù)量?jī)?nèi)，超出部分需要額外付費(fèi)。
• 為了確保應(yīng)用的穩(wěn)定性，模型的更新周期被設(shè)定為每季度一次，這限制了快速迭代和錯(cuò)誤修復(fù)的能力。

8. 另一個(gè)例子

例如一個(gè)基于大模型的文檔分析應(yīng)用，可能會(huì)面臨上傳文檔大小的限制，并不一定是模型的能力有限，而是也產(chǎn)品化過(guò)程中的限制，例如

1、服務(wù)器的存儲(chǔ)空間和帶寬資源是有限的，且成本較高。限制文件大小可以防止單個(gè)用戶(hù)或少數(shù)用戶(hù)占用過(guò)多資源，確保服務(wù)的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。

2、大文件需要更多的計(jì)算資源來(lái)處理，如索引、分析或轉(zhuǎn)換。限制文件大小可以確保系統(tǒng)不會(huì)因?yàn)樘幚沓笪募兊镁徛虿环€(wěn)定。

3、上傳和下載大文件通常需要更長(zhǎng)的時(shí)間，這可能導(dǎo)致用戶(hù)等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，影響體驗(yàn)。限制文件大小可以減少等待時(shí)間，提供更流暢的用戶(hù)體驗(yàn)。

因此當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理直接使用大模型產(chǎn)品的時(shí)候，并不有利于我們了解大模型的優(yōu)劣勢(shì)和現(xiàn)階段的水平、邊界，進(jìn)一步導(dǎo)致我們不清楚如何更好的應(yīng)用達(dá)模型，改進(jìn)已經(jīng)產(chǎn)品化的應(yīng)用。

優(yōu)秀的產(chǎn)品不僅需要優(yōu)秀的模型，還需要優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理和高效的工程實(shí)現(xiàn)。從API到產(chǎn)品，這中間的轉(zhuǎn)化過(guò)程正式每一個(gè)AI產(chǎn)品經(jīng)理需要關(guān)注和了解的。

四、產(chǎn)品經(jīng)理需要知道的幾件事

探索大模型的邊界：現(xiàn)階段的大模型有哪些限制，這些限制哪些是可以通過(guò)模型的迭代得到，哪些是永遠(yuǎn)不能解決的。了解模型的性能邊界、資源消耗、部署難度，確保用戶(hù)體驗(yàn)不會(huì)因?yàn)槟Ｐ偷南拗贫軗p，如通過(guò)優(yōu)化前端設(shè)計(jì)來(lái)彌補(bǔ)模型響應(yīng)時(shí)間的延遲。

了解大模型對(duì)于業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，真正的商業(yè)價(jià)值在哪里，該如何大模型的優(yōu)勢(shì)（如更高的準(zhǔn)確性、更強(qiáng)的泛化能力）可以幫助我們更準(zhǔn)確地定位產(chǎn)品，制定合理的產(chǎn)品策略。