大模型的能力和大模型应用

目前大模型技术发展的如火如荼，但关于大模型的应用大家都在摸着石头过河；技术人员不知道大模型技术应该怎么使用，产品和业务人员又不知道大模型能干啥。

但我们要贯彻一个理念——技术只是工具，我们只是利用工具来解决问题。

既然技术就是一个工具，因此我们就需要从两个方面来理解工具：

1. 工具的能力

2. 工具的应用

在上一篇文章中介绍了大模型从技术到应用到梳理——你了解大模型的生态体系吗？大模型从技术到应用的内容梳理中介绍了大模型的技术和应用问题。

但由于大模型技术还在快速发展，因此很多人不知道大模型能干什么，以及怎么干；包括作者自己也是如此。

虽然说现在大模型主要应用场景有AIGC，RAG和智能体；而且其应用技术也在快速发展；但为了加深我们对大模型的理解，以及基于大模型做一些技术创新。

因此，今天我们就从问题的本质出发，来理解和使用大模型。

任何技术从本质上来说都是一个工具，因此了解一个工具我们主要有两个方面；这个工具能干什么——工具的能力，这个工具能解决什么问题——工具的使用/应用。

当然，很多时候很多工具都具有多种功能；比如说你用锤子砸钉子，但你也可以使用斧头砸钉子。当然，有些工具的功能却很单一，只能做一件事，比如说锯子。

为什么要说上面的例子？

原因就在于我们很多人分不清技术的能力和应用，甚至认为他们是一体的。

不了解大模型的能力，更不了解大模型的应用；只是别人告诉你大模型能做什么，以及怎么做；

以计算机网络为例，网络的作用只有一个，那就是信息传输；不管实现网络的技术有多么复杂，比如说路由协议，传输协议等；它们的唯一目的就是把信息准确地送到目的地。

而我们产品和技术人员就在此基础上构建了各种各样的应用，比如说网站，APP，小程序；娱乐，教育，生活等各种各样的应用场景。

同样大模型也是如此，但大模型的功能并不像计算机网络那么单一；同一个大模型可能同时具备多种功能，最典型的就是多模态大模型；从数据形式上来看有文字，图片和视频；从表现形式上来看又生成功能和推理功能等。

所以只有当你理解了大模型有哪些功能之后，才知道大模型可以被应用于哪些业务场景，以及其潜在的优点和问题是什么。

当然，大模型的能力一直在进化，今天的大模型和两年前的大模型可能在功能上天差地别；但这些都属于怎么把大模型这个技术工具做的更好，而且从具体的应用场景中去发现大模型的不足，以此来不断的优化这个技术工具。