通用模型性能超越垂直领域人工智能 | AI生成和翻译
你提出了一个非常及时且深刻的问题。AI行业的风向确实已经重新转向通用基础模型，对于大多数用例而言，这比狭窄的领域专用模型更合理（且在经济学上更具优势）。以下是为何”BloombergGPT / Med-PaLM / FinanceGPT / LawGPT”这类模式在2024-2025年吸引力下降的原因：
1. 数据污染与重叠问题严重
现代预训练语料库（RefinedWeb、FineWeb、Dolma、RedPajama v2等）已包含海量的金融、法律、医疗和代码文本。例如：
- 仅Common Crawl就包含数十亿份SEC文件、法庭文档、GitHub仓库、arXiv论文、财经新闻等
- 在10-30T token上训练的通用模型，所见的高质量金融/法律/代码数据量几乎与用1T token人工筛选领域数据训练的”领域专用模型”相当
结果：100B-400B通用模型与100B”FinanceGPT”之间的性能差距急剧缩小。2023年BloombergGPT在金融任务上领先通用模型约10-20%，但如今的Llama 3.1 405B或Qwen2.5 72B在零领域特定训练的情况下，经常能匹配甚至超越BloombergGPT的表现。
2. 领域边界正在模糊和移动
你已完美指出这一点：金融+AI、加密+法律、生物科技+金融、编程+数学+物理等，知识高度交织。
- 纯”金融”模型会因未见过足够代码而无法处理DeFi/智能合约问题
- 纯”法律”模型难以应对需要理解Transformer和训练数据的AI监管案例
- 纯”编程”模型不擅长编写需要市场微观结构知识的交易算法
通用模型自然处理这些复合领域，因为它们像现实世界一样接触了所有混合内容。
3. MoE使专业化几乎零成本
混合专家模型（Mixtral、DeepSeek-V3、Qwen2.5-MoE、Grok-1.5等）已在内部实现轻量级领域路由。部分专家学习更多处理代码，有些专注金融，有些擅长生物医学文本等，无需人工显式分离数据。你在零额外工程或销售投入下就能获得领域特定路由的大部分优势。
4. 经济性与分发模式已改变
2023年思路：”用专有数据训练50B FinanceGPT → 以每百万token 50-200美元向银行出售API访问” 2025年现实：
- 银行可直接使用Claude 3.5/GPT-4o/Llama 405B + 内部文档RAG，以1/50成本获得95-98%性能
- 开源前沿模型（Llama 3.1 405B、Qwen2.5 72B、DeepSeek-V3）现已足够优秀，大多数企业更倾向微调或上下文注入，而非为封闭领域模型支付高额溢价
- 如果客户基数较小，专用70B-400B领域模型的托管和推理成本非常高昂
5. 后训练（SFT + RL）几乎消除剩余差距
即使通用模型在预训练后纯领域知识稍显不足，用500-5000个高质量合成或人工编写的示例进行监督微调+针对该领域的DPO/RLHF对齐，仍能将其推至顶尖水平。这比收集和清理TB级领域预训练数据便宜快捷100倍。
领域专用模型仍有意义的场景（少数剩余案例）
- 高度监管或安全敏感环境，完全无法向OpenAI/Anthropic/Meta发送数据（部分国防、央行、医疗系统）
- 拥有真正未出现在公共互联网上的大规模专有数据（如数万亿私人交易记录、数十年内部法律备忘录），且能证明通用模型缺失关键信号
- 在设备端或气隙系统中运行的微型模型（如在律所防火墙内完全运行、参数<7B的法律助手）
但对于2025年95%以上的商业用例，答案是： 通用前沿模型（开源或闭源）+ 领域特定后训练/RAG/工具使用 » 专用领域预训练模型
所以你的判断完全正确：Transformer的本质是预测文本（无论领域），而数据混合问题+缩放定律+MoE+廉价后训练，已使纯领域专用模型主要成为2022-2023年的现象。