生成式人工智慧聊天機器人的出現，使得「大型語言模型」這個術語廣為人知，它是一種在幕後運行的底層人工智慧技術。大型語言模型 (LLM) 根據使用者輸入預測的語言集產生輸出，使其看起來像是人工智慧擁有了獨立思考的能力。
但 LLM 並非唯一可用的大型模式；大規模商業模式 (LAM) 或許是 AI 領域的下一個尖端技術。查看 OpenAI ChatGPT 的一些重大問題.
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什麼是大型商業模式（LAM）？
大型工作模型 (LAM) 是一種能夠理解人類輸入並執行相應操作的 AI 模型，使其能夠以類似人類的方式與世界互動。這與專注於產生回應的 AI 模型略有不同。 「大型工作模型」一詞最初由 Rabbit R1 的開發商 Rabbit Inc. 提出。該公司在 Rabbit R1 的發布影片中指出，LAM 是一種全新的基礎模型，有助於將 AI 從語言轉化為行動。
LAM 接受大量使用者操作資料集的訓練；然後，它們透過模仿人類動作或透過演示進行學習。透過演示，LAM 可以理解和導航各種網站或行動應用程式的使用者介面，並根據您的指示執行特定操作。根據 兔即使介面稍有改變，LAM 也能實現這一點。
您可以將 LAM 視為 LLM 現有功能的擴充。 LLM 中的生成文字或媒體輸出依賴使用者輸入，透過預測下一個單字或 token（您提出問題，LLM 模型提供文字或媒體輸出），而 LAM 則更進一步，增加了代表您執行複雜操作的能力。查看 你應該使用本地 LLM 模式嗎？優點、缺點和最佳實踐.
LAM 可以做什麼？
LAM 旨在代表您執行複雜的操作。然而，需要注意的關鍵一點是它們執行複雜操作的能力。這使得 LAM 更適合執行高階任務，但這並不意味著它們無法執行更簡單的操作。
理論上，這意味著你可以讓 LAM 模型幫你做一些事情，例如在附近的咖啡館訂咖啡、叫 Uber，甚至預訂飯店。這與執行一些簡單的任務（例如讓 Google Assistant、Siri 或 Alexa 打開電視或客廳燈）不同。
根據 Rabbit Inc. 的願景，LAM 模型能夠訪問相關網站或應用程式（例如 Uber），並透過其介面進行導航以執行操作，例如叫車或在您改變主意時取消行程。查看 為什麼未完成的科技產品發表變得越來越普遍？.
LAM 的表現將優於 LLM，但它們尚未準備好。
LAM 的概念令人興奮，甚至可能比 LLM 更令人興奮。大規模商業模式 (LAM) 將是繼生成式人工智慧之後的未來，它使我們能夠擺脫日常瑣事，專注於其他有意義的活動。然而，儘管聽起來令人興奮，LAM 尚未做好準備。
第一款承諾利用 LAM 的商業產品（Rabbit r1）未能完全兌現其「代表用戶執行操作」的行銷承諾。這款設備在其主要賣點上慘遭失敗，以至於許多第一手評論都認為它有些無用。
更糟的是，YouTuber Coffeezilla 與一組有權存取 Rabbit r1 資料庫的軟體工程師合作進行的一項調查發現，Rabbit 使用 Playwright 腳本而不是 LAM 來執行操作。因此，它實際上只是運行了一組 If > Then 語句，而不是運行一個獨特的 AI 模型——這與承諾的 LAM 模型相去甚遠。
如果說 Rabbit R1 有什麼值得借鏡的地方，那就是願景確實存在。然而，在實現之前，還有很多工作要做，所以現在先別高興得太早。你可以看看 有關如何開始和有效使用 Llama 2 模型的綜合指南。.
