孔某人的低维认知 04月09日 18:22
谈谈我眼中的模型即产品
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本文探讨了“模型即产品”的概念,认为一些训练后的模型本身就足以构成产品。文章区分了模型、工具和工作流程,并提出了一个划分标准:由模型自主决策的环节属于模型,而外部逻辑控制的环节则属于工作流程。作者认为,未来由模型提供的产品占比会增加,但这并不否定基于工作流程的产品以及混合产品的存在。文章强调,对于已经实现PMF的产品,除非能显著提升用户体验或降低成本,否则无需改动。最后,作者表达了中立的立场,认为这种新概念开拓了新的空间,而非对现有技术方案的否定。

💡“模型即产品”指的是一些训练后的模型本身就足以作为一个产品,例如今年2月发布的ODR和更早的Midjourney。

⚙️区分模型、工具与工作流程的关键在于:由模型自己进行决策的环节属于模型,而由外部逻辑(例如安全审核、固定流程)控制的环节则属于工作流程。

🚀未来产品中符合“模型即产品”的产品占比会增加,这为产品研发提供了新的技术路线,但并不否定基于工作流程的产品以及混合产品的存在。

原创 孔某人 2025-03-30 13:43 北京

“一些训练后的模型自己足以作为一个产品”

本来以为我至少在文章里用过2次这样的说法,但实际搜索后发现没有,甚至在微信聊天记录里搜索也没有,只有在跟一个人私聊的时候用过“模型即应用”这个说法。感觉是我的记忆出bug了,不过就当我说过这个感慨就好,评价的目标当然是ODR(OpenAI DeepResearch)。

也正因为我之前并没有公开使用过这个说法,让我觉得有必要来聊聊我对它的看法。

本文对于“模型即产品”、“模型即应用”这两种说法不做区分。

什么是 模型即产品

模型即产品这个说法单看文字是比较模糊的,对于这种说法的支持与反对,两方当中不少人都围绕着这是一个充分条件还是必要条件,还是一个什么样的其他条件而争论。

当我使用这个说法的时候,想表达的意思是:一些训练后的模型自己足以作为一个产品。很多时候我只是把它用于最后的感慨环节,而不是用于正文,这主要是因为我力求措辞方式减少歧义。

此前(在文本模态领域中)这个说法并没有特别具体的案例,虽然说ChatGPT可以算是一个模型即产品的案例,但也有其他解读角度。我觉得真正意义上符合这个条件的知名产品就是今年2月发布的ODR。当然在非文本模态赛道,有更早的产品可以符合这个说法,例如Midjourney。

感觉不同人对这句话都有自己不同的理解,例如有人把它理解为未来的模型自己都足以成为产品,有人把它理解为未来的产品都是模型……

我也看到正反两边对这个说法的不同评价,感觉上这两边与其说在讨论,不如说是不同信仰的碰撞。实际没有什么证据能够支持,也没有什么证据能够反对,相互之间也无法说服。

区分 模型、工具与workflow

在模型、工具与workflow之间的边界上也有不少争论,我这里提供一个我的划分标准。

在过去两年模型就可以调用tool,只不过大多时候这个tool是由模型API的调用者所提供的,模型在这之前并不知道这个tool,更没有被训练如何使用这个tool,它只是在使用的时候才根据工具的说明“临时应对”地来使用这个工具。以及说模型的调用、工具的调用等,很多时候都嵌入在一个更大的workflow当中。我觉得一个工具的调用或者是一个检查环节的触发,或者说是一个固定流程的设置,所有不是由模型自己进行决策而被调用的环节都应该被放到workflow一边。

但从RFT(强化学习微调)开始,情况则有所不同了。LLM模型在post training阶段就被针对性的使用一些tool来更好的完成目标所训练。在模型完成训练时,他已经知道存在这些tool并如何使用。以及考虑模型在pretrain阶段所学习到的知识,例如如何写Python、如何使用Python来解决一些问题。

虽然在使用当中模型生成了Python代码之后,还需要交给Python解释器来运行, Python解释器明显不是模型的一部分。但就因此说这个产品是由模型和Python解释器一同构成的,则有一些不符合直觉。这就好像说:木匠会使用锤子,那么目前这个职位就一定要说是由人类和锤子组成的吗。虽然在某些严格的讨论当中也可以这样定义,但我不会倾向于使用这样的划分。模型自己知道这些工具的存在,并知道如何去使用它们,那么对于我作为模型的调用者来说,我是只与模型打交道,我不关心工具,也不关心后续随着产品升级,这些工具是否会被替换为其他方案。虽然当模型API不能直接提供这些工具的调用时,还需要模型的调用者来提供对应的工具,但实际上他们可以被包含在模型API当中,目前的模型API也越来越多地开始提供一些通用的工具。

但反过来,当我们尝试把一个新工具交给一个已经训练好的模型时,我们可能发现模型并不能非常可靠地使用这些工具。这迫使模型的调用者修改这些工具的签名,或者是降低一些单次任务的难度。这些让模型和新工具在一起有效合作的工作是由模型调用者完成的,目前模型自己在这方面没有任何自我改进的能力。在这个时候我会倾向于不把这些工具默认包括到“模型”的指代范围当中而不加以说明。

模型与workflow的一个区分的边界是,一些环节的触发或者调用是否是由一些外部逻辑写死的。如果是由模型自己选择进行反思,决策任务的执行到何时可以停止,那么我会把它算成模型的能力,简单来称会把它算为模型一侧。但如果一些环节的触发是由外部决定的,例如生成结果之后的独立的安全审核环节,模型调用之后写死的又一轮review过程,这些我都会把它算进workflow的范围。

未来发展

在上述标准下,我确实认为未来的产品当中符合“模型即产品”的,也就是产品绝大部分的功能都是由模型本身提供的,这样的产品的占比会相对于过去变高。

但我并不否定未来仍然会新增基于workflow的产品,以及一些混合的产品。

我也并不认为过去基于workflow的产品现在就一定应该被推翻重做。我认为所有已经PMF的产品都不需要改动。除非用户仍旧被他的一些缺陷所刺痛,或希望明显的降低边际使用成本,或大幅提升效果,此时为升级换代支付额外的研发成本是可以接受的。

在我看来,这实际是给未来产品研发提供了一些新的技术路线。它并不是对于过去技术路线优势的否定,但我确实认为对于未来产品开发所选择的技术路线的市场占有率会有明显的影响。但这里说的都是未来开发的产品,不是现在,也不是过去。

结语

我个人觉得我整体上的立场是一个偏中立的,并没有过度地激进,也没有过度地保守。我认为是开拓了一些新的空间,而不是说对已有技术方案市场份额的重新划分。

当然新概念没有权威的定义,这里只是我个人观点,仅供参考。


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本文于2025.3.30 首发于微信公众号

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