關於 AI 的敘事里，會有許多人把 2023 年稱為 AI 元年。
隨著 OpenAI 推出大模型產品，其在自然語言處理方面的優秀表現，使得大模型成為人工智慧行業的香餑餑。
除了 OpenAI ，Meta 、谷歌、阿里等企業各自推出了自己最新的大模型產品……堪稱「百模大戰」。
這些產品，老狐基本都體驗過，但我個人常用到的功能還比較基礎，比如讓它幫進行一些「簡單」的計算，查找資料，以及完成一些簡單的文字工作。
但在 2024 年，服務於各個行業的垂直大模型產品，在通用大模型的基礎上醞釀了一年後，也將如雨後春筍般迎來爆發。
企業服務公司 Intercom 基於 GPT-4 開發了聊天機器人 Fin，應用於客戶服務。
軟體公司 Wix 基於GPT-4，簡化了網站創建流程，提升了網站內容文本質量。
阿里也基於通義大模型，推出了應用於醫療的通義仁心，應用於金融行業的通義點金。
最近，阿里媽媽發布了全新的 LMA（Large Model for Advertising）大模型技術，將幫助商家和消費者，更高效精準地建立人貨匹配關係。
老狐簡單給大家介紹一下，阿里媽媽的這個 LMA 大模型技術是基於阿里自研的大模型，能夠更精準地理解用戶在多模態場景下（圖文、視頻和直播）的行為和興趣，分析還原消費者更真實的需求和興趣。
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通過該技術，商家能夠更好地理解消費者需求，反過來，消費者也更高效地找到自己想要的產品，提高了雙方的交易效率。
所以到 2024 年，我們會看到更多基於大模型的垂直大模型出現，大模型也將在更多場景融入我們的工作和生活。
到這裡，可能有很多小夥伴會問了，什麼是通用大模型？什麼是垂直大模型？
老狐給解釋一下，通用大模型，追求產品的通用性，像我們熟悉阿里的通義、百度的文心都屬於通用大模型，其中 sora 和通義萬相屬於通用視覺大模型。
而垂直大模型則是以產品開發為目的，在大模型基礎上投入行業相關資料預訓練，並應用於醫療、電商、金融等垂直領域的產品。
像阿里媽媽 LMA 大模型技術服務於淘系平台，通義點金應用於金融平台，盤古氣象大模型用於氣象預測。
打個比方，通用大模型是剛剛建成的大商場，只有一樓入駐了超市，二樓、三樓、頂樓還是空閑狀態。
而垂直大模型就是後來入駐的黃金珠寶店、品牌服飾店、奶茶火鍋店、電影院，通過特定的「裝修」和調整，改變店面功能，以符合需求不同的消費人群。
以阿里媽媽 LMA 大模型技術為例，它本身還是建立在阿里自研大模型的基礎之上，通過對電商場景的超大規模多模態預訓練，獲得了對圖像、文本、視頻等多種模態的高質量表徵。
然後再 Fine-Tuning（微調），平台通過與消費人群的互動，獲取他們的信息，用這些信息對大模型的高質量表徵進行微調，使得表徵與消費人群行為更匹配。
最後，這些表徵可以提升 CVR（點擊率）和 CTR（轉化率）預估模型的準確率，幫助商家更好地預判投放效果。
此外，因為 LMA 大模型技術擁有世界知識和推理能力，還可以結合消費人群的行為，對當下消費者的需求進行精準的預測。
比如老狐在淘寶搜索「適合跑步的鞋」，大模型推理出我需要一款跑鞋，給出專業碳板跑鞋、入門緩震跑鞋、休閑跑鞋等選項。
大模型根據我喜歡運動休閑類產品，再結合季節、地域、溫度、性別、甚至弓平足等信息，就能判斷出我需要一款透氣性良好、適合春夏季節穿著的休閑跑鞋。
在這個過程中，大模型優秀的語言理解能力，精準推理出消費人群對商品的需求；同時它也能根據商品詳情的文字、圖片、視頻、聲音等多模態信息，更好理解商品特徵。
二者結合，把商品推薦給真正需要該類商品的消費人群，對消費人群和商家來說，提高了交易效率。
想要大模型技術能夠服務於更多領域，產生更多價值，就需要對通用大模型投入更多行業資料訓練，變成應用於特定領域的大模型產品，就像變成專門為淘系平台服務的阿里媽媽 LMA 大模型技術，才能發揮出有效的價值。
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到目前為止，熱門通用大模型的商業熱度遠不如新聞熱度，雖然它的通用性更高，但對於企業而言，並不需要大模型的通用性。
相反，垂直大模型更符合企業在垂直領域對質量和精度的要求，因此，面向 B 端的垂直大模型反而比通用大模型有更多的商業落地機會。
有媒體統計了國內近 30 款大模型應用，具有商業落地項目的有十款左右，而這十款的商業化方向都是 To B，鮮有 To C 的項目。
如今，已經有投資人和企業高管出來呼籲，大模型要找到 To B 的應用場景，各家大模型在技術路線上沒有多大差別，應用層面能解決什麼需求，才是大模型未來最大的差異。
好比運營商場，一個商場的選址和建築面積固然重要，但入駐的商家同樣對客流量和營收有至關重要的作用。
OpenAI 在 2023 年實現了 20 億美元的營收，除去向用戶收取訂閱費之外，OpenAI 也與許多企業展開了合作，包括像微軟、摩根斯坦利、貝恩諮詢、多鄰國等知名企業。
微軟將 GPT-4 裝進了 Office 365 Copilot 中，作為辦公助手替用戶處理一些瑣碎事務，多鄰國則與 OpenAI 合作，把部分翻譯工作交由了 GPT-4 來完成，以此提高企業效率。
國內垂直大模型方面，去年發布的盤古氣象大模型，便是經過大量氣象資料預訓練，大大提高了氣象預測的精度，能夠在 1.4 秒內預測全球氣象。
通義靈碼也是在通義大模型基礎上，投餵了海量編程教材和資料後，調教出來的編程大模型，能夠幫助程序員完成常規需求。
以上是大模型最直接的應用價值，在商業領域，通過技術聯動和運營支持，垂直大模型應用還能創造更多潛在價值，提供更多的增長可能性。
在阿里媽媽的 LMA 大模型技術上，除了前面提到的精準匹配能力，給賣家帶來確定的增長之外，它還能為賣家帶來更多價值。
它更精準的人群理解能力，更直接有效地為商家鎖定目標人群，實現更精準的目標人群運營。
以前的商品推薦，往往是基於一個簡單的用戶行為邏輯，如果小帥買了產品 A，又看過產品 BCD，小黑在買了產品 A 後，平台就會向他推薦 BCD，但事實上，小帥和小黑可能是完全不同的消費傾向。
在 LMA 大模型技術這裡，它會分析小帥和小黑的購物特點，比如都買運動鞋，但小帥的消費大多是戶外場景，小黑的消費大多與休閑辦公場景，他倆的興趣愛好和生活場景完全不同。
所以大模型給小黑推薦時，他看到的是相同興趣的人購買的產品，而不是買同一雙鞋的小帥購買的產品。
大模型能夠做到更精細地將消費群體「人以類聚，物以群分」。
此外，LMA 大模型技術還能識別且快速抓取高增長潛力的細分領域。
熱愛戶外的小帥，他的生活場景有更細分的產品需求，比如在室外，需要皮膚衣或衝鋒衣、露營裝備、防晒護膚品、防蚊蟲產品，因此在服裝、護膚、露營領域的商家都能在這個細分賽道找到消費人群。
更好的理解能力，帶來了更高效的貨品運營能力，商家更容易打造爆款商品，也幫助商家更好地完成冷啟動。
看到 LMA 大模型技術在電商這裡的作用，我想小夥伴們理解了什麼是垂直大模型在應用層面的優勢，給電商平台提供的增長機會，具有很大的想像空間，為此，阿里媽媽做了進一步的準備。
阿里媽媽近期還會發布一款革命性的新產品，支持商品和直播全站推能力，為商家提供進一步的流量支持，用付費撬動自然流量，激發全局流量，商家更容易打造爆款。
毫無疑問，阿里媽媽全新發布的 LMA 大模型技術和這款革命性新產品的結合將會帶來巨大的流量，但是互聯網無數例子證明，流量來了，這潑天的富貴得接得住，否則再大流量都是白搭。
阿里媽媽已經在品牌端、商品端和商家端做好運營計劃。
品牌端，阿里媽媽發起了「新質品牌計劃」，運用 LMA 大模型技術，聚焦高潛力賽道和高潛力商家，通過配備專屬營銷客戶、高配服務權益、定製經營解決方案等三位一體的服務，幫助商家抓住這些確定性的增量消費市場。
商品端，推出「新質好貨計劃」，通過 LMA 大模型技術，把優質商品推送給最適配的需求和人群。
商家端，「新商培育計劃」則是以 AI 工具賦能商家運營，提供 AI 經營工具，幫助商家分析和營銷。在創作方面，商家免費使用萬相實驗室的工具，創作圖文、視頻等素材，降低運營成本。
阿里媽媽通過 LMA 大模型技術 + 革命性產品 + 3 大商家扶持計劃，將會給整個淘系平台帶來新的增長可能。
這就是垂直大模型的價值，把它投入一個行業，將會帶來革命性的改變和巨大的增長機會。
去年 9 月，新任阿里巴巴集團 CEO、也是前阿里媽媽負責人吳泳銘發布全員信，宣布了阿里兩大戰略重心：用戶為先、AI 驅動。
阿里媽媽無疑正在實現吳泳銘的願景，以 AI 賦能，驅動整個淘系平台以新的方式獲得快速增長。
在 2024 年，我們將看到更多垂直大模型進入特定領域，給世界帶來更多的震撼以及變化。阿里媽媽 LMA 大模型技術無疑走在了行業前列，在電商中實現了新的突破，為後來者打好了標杆。
參考資料：
深眸財經：通用 VS 垂直，大模型走近第一個賽點
華爾街見聞：金融擁抱 AI，摩根士丹利用 GPT-4 服務理財顧問
三言科技：沿著朱嘯虎的思路，大模型們是否「消停」了？商業化如何了？
Financial Times：OpenAI on track to hit $2bn revenue milestone as growth rockets
編輯：木易
