1. AI大模型等于通用智能
1.1 误区概述
许多人误以为AI大模型已经达到了通用智能的水平，即具备与人类相似的感知、思考、行动能力。
1.2 实际情况
AI大模型虽然在特定领域取得了显著成就，但它们仍然依赖于大量训练数据，且主要在语言理解和生成方面表现出色。例如，ChatGPT和GPT-4等模型在处理自然语言方面表现出色，但在物理世界感知、决策等方面仍有局限性。
1.3 举例说明
通用大模型在医疗、法律等专业领域容易输出错误结论，因为它们依赖的互联网数据存在大量过时、错误信息。而物理AI大模型通过整合多模态数据，如路侧摄像头、车载传感器等，能更好地理解物理世界，但仍不能完全替代人类决策。
2. AI大模型无需关注数据质量
2.1 误区概述
有些人认为，AI大模型只需要大量数据即可，数据质量并不重要。
2.2 实际情况
数据质量对AI大模型的效果至关重要。低质量数据可能导致模型产生偏差、错误，甚至“幻觉”。例如，斯坦福大学的研究指出，通用大模型在复杂任务中的错误率高达37%，其中62%的错误源于训练数据的偏差或缺失。
2.3 举例说明
以医疗诊断为例，某知名模型在临床案例中误判率超过人类医生平均水平的两倍，根源在于训练数据过度依赖公开论文，而缺乏真实临床场景的动态更新。
3. AI大模型部署无需考虑成本和资源
3.1 误区概述
有人认为，AI大模型部署只需关注技术本身，无需考虑成本和资源。
3.2 实际情况
AI大模型部署需要大量的计算资源、存储空间和能源消耗。例如，居然设计家（Homestyler）利用火山云和GPU资源池，可根据用户流量的变化动态调整GPU算力，有效降低了成本。
3.3 举例说明
居然设计家（Homestyler）利用英伟达推理微服务（NIM）和Omniverse平台开发的大模型解决方案，在保证推理效率的同时，降低了成本和资源消耗。
总结
AI大模型虽然在技术领域取得了显著进展，但它们仍存在诸多误区。了解这些误区，有助于我们更好地认识和利用AI大模型，推动其在各个领域的应用。