周鸿祎在今天的人工智能高峰论坛上提出了公有大模型存在的四个问题。首先,公有大模型虽然是通才,但缺乏行业深度,无法满足企业级应用场景的垂直性和专业性需求。其次,公有大模型存在数据安全隐患问题,容易导致企业内部数据泄露。第三,公有大模型无法保障内容的可信性,可能存在“幻觉”,无法提供内容的真实和可信性,并且不具备有据可查的能力。最后,公有大模型无法实现成本的可控性,直接训练和部署千亿级参数的大模型成本过高。相比之下,企业级应用应该使用基于百亿级基础模型,并根据不同需求训练不同的垂直模型,例如代码、法律和客服等领域。以上内容仅为模型生成,仅供参考,不代表本人观点。