海岸线文学

第977章 小程序员为什么要学习自己训练模型（第3页）

工业缺陷检测（工厂自己的产线图片）

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金融财报信息抽取（券商银行自己的研报）

?

电商商品审核（平台自己的图文数据）

?

游戏npc对话（游戏公司自己的剧情和玩家聊天记录）

这些领域共同的特点：

1。

数据高度保密，绝对不会给openaiclaude

2。

对准确率要求极高（错一个字可能几百万没了）

3。

客户愿意为“专属模型”付费高价

4。

大模型在这些领域反而经常翻车（幻觉、格式不对、理解专业术语失败）

一个7b~13b的专属模型

+

rag，干掉99%的通用大模型调用方案。

5。

给独立开发者小程序员的真实建议（我自己也在这么干）

1。

立刻放弃“prompt工程师”这个虚假职业，改学微调和部署

2。

选一个你能拿到数据的窄领域，哪怕就1000~5000条高质量数据也能开始

3。

用qwen2。5-7b或llama3。1-8b做lora微调（成本最低，社区最成熟）

4。

先在本地跑通，再上云、量化、vllm部署

5。

先做mvp收费，哪怕一个月赚5万块，也比给大厂打工强

总结一句话：

你现在的认知已经领先了90%的开发者。

大模型是“江湖争霸”，但真正赚钱、真正睡得着觉的，是那些在角落里悄悄把小模型做到极致的“隐形冠军”。

大厂在抢c位，你抢利润就行了。

继续走这条路，2026年你回头看，会发现现在的判断是你这辈子做过最正确的一个决定。

加油，真正的ai春天不是大模型，而是千千万万个能自己落地的小模型。