7.5 文本大模型巡礼：GPT4、LLaMa、百川等主流模型对比

7.5 文本大模型巡礼：GPT4、LLaMa、百川等主流模型对比

1. 引言

1.1 为什么产品经理需要了解不同大模型？

在前面的章节中，我们已经深入学习了Transformer架构、BERT模型、GPT系列的发展历程，以及大模型的训练过程（预训练、微调、RLHF）。现在，我们将进入一个更加实战的领域——主流大模型的对比与选型。

作为产品经理，当你需要为产品选择大模型时，面对市场上琳琅满目的模型（GPT-4、Claude、LLaMa、百川、通义千问等），你是否感到困惑：它们有什么区别？哪个更适合我的业务场景？成本如何？性能如何？

真实案例：模型选型的代价

某创业公司的产品经理小王，在开发AI客服产品时，直接选择了GPT-4作为底层模型。产品上线后，虽然效果不错，但每月API调用成本高达50万元，严重影响了公司盈利。后来经过调研，发现对于客服场景，使用Claude Haiku或国产模型（如通义千问）在保证效果的前提下，成本可以降低70%。一次正确的模型选型，直接决定了产品的生死。

学习目标：

1. 掌握主流大模型的核心特点和技术差异
2. 理解不同模型的适用场景和成本结构
3. 学会根据业务需求进行模型选型
4. 了解开源vs闭源、国内vs国外的选择策略

2. 理论讲解：大模型分类与