见标题。我喜欢使用开源大语言模型来创造东西解决自己的问题。将其中一些发展成产品会很不错。然而……有时候我甚至觉得考虑这件事很愚蠢。世界上所有的大公司都在拼命尽快开发新功能。我难道不会被碾压吗？感觉我可能非常努力地工作，然后被大公司突然发布的新产品瞬间淘汰。我希望得到一些建议。如果这里不合适我很抱歉，这是我所知道的开发专门模型的最佳社区。
讨论总结
该讨论围绕从开源大型语言模型（LLM）创建聊天机器人产品是否值得展开。部分人因大公司竞争、技术发展快等因素觉得不值得，部分人则从可创造独特价值、有细分市场等方面认为值得，大家从不同角度如商业、技术、个人经验等进行了探讨。
主要观点
- 👍 仅做封装不值得创建聊天机器人产品
- 支持理由：没有创造额外价值。
- 反对声音：无。
- 🔥 构建有价值且不依赖单个LLM的产品值得
- 正方观点：可避免被单个LLM限制，创造独特价值。
- 反方观点：大公司竞争激烈，难以立足。
- 💡 小团队也能开发出优秀的相关产品
- 解释：以实际例子表明小团队有成功的可能。
- 💡 构建随模型改进只会更好的项目是关键
- 解释：这样可应对大公司的快速发展。
- 💡 单纯的LLM作为产品难以运作
- 解释：需要结合其他工具或模型。
金句与有趣评论
- “😂 如果所有你做的只是做一个封装 - 那么我会说不。”
- 亮点：简洁明了地表达对简单封装的否定态度。
- “🤔 Jon_vs_Moloch：I felt the same way a few months ago. Shelved a lot of projects… and came back to find that two of them were either feature releases by major labs, or research papers that haven’t gotten traction yet.”
- 亮点：用自身经历阐述类似担忧。
- “👀 那是因为，除非你有一个可以本地运行的大型、智能的LLM，或者有资金用于API，否则LLM作为产品是行不通的。”
- 亮点：指出LLM作为产品运作的条件。
情感分析
总体情感倾向较为中立。主要分歧点在于是否值得基于开源LLM创建聊天机器人产品。持否定观点的人担心大公司竞争、技术更新快等因素；持肯定观点的人看到了独特价值、细分市场等机会。
趋势与预测
- 新兴话题：对开源LLM安全性、不同国家政策影响的讨论可能增多。
- 潜在影响：影响个人或小团队在聊天机器人产品创建方面的决策，也可能对开源LLM相关商业布局产生影响。
详细内容：
《关于创建基于开源 LLM 的聊天机器人产品的热门讨论》
在 Reddit 上，一则题为“Is it worth it to create a chatbot product from an open source LLM? Things move so fast, it feels dumb to even try.”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论，引发了关于是否值得基于开源 LLM 创建聊天机器人产品的热烈讨论。
讨论的焦点主要集中在几个方面。有人认为，如果只是做个简单的包装，那就不值得；但如果能构建出带来独特价值、不紧密依赖单个 LLM 且支持用户现有使用场景的产品，那是可行的。例如，Pocket Pal 是由一位 redditor 开发的简单应用，能让用户在手机本地运行 LLM，在网络中断等情况下仍能使用。还有像 [msty.app] 这样的产品，通过简化用户体验和优化某些功能获得了成功。
也有人指出，创建一个能让用户根据同一数据集比较结果、查看准确率图表等的系统会是不错的体验。而对于小型语言模型，有人认为它们虽然取得了进步，但与大型 LLM 相比仍有差距。不过，也有人持不同意见，认为小型语言模型在特定任务中已经足够出色。
一位用户分享了自己开发“silly”包装 8 个月的经历，尽管每天被说无用，但最近已有 100 个付费客户，足以支付房租。还有人提到自己构建定制机器人的经验，强调使用开源或自主研发的重要性。
对于这个话题，存在着不同的观点和共识。一方面，认为要明确聊天机器人解决的具体问题、是否有独特数据和服务等；另一方面，大家也认同在特定细分领域，本地模型仍有其价值和市场。
总之，关于是否值得创建基于开源 LLM 的聊天机器人产品，没有绝对的答案，关键在于能否找到独特的价值和细分市场，并不断适应和改进。
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