现在有很多关于像ChatGPT和Bard这样的生成 AI 将如何彻底改变网络的各个方面的声音，但针对更窄的垂直领域的公司已经取得了成功。 Writer就是这样一个，它刚刚宣布了三个新的大型语言模型来为其企业复制助手提供动力。
该公司让客户根据自己的内容和风格指南微调这些模型，从那时起，人工智能可以编写、帮助编写或编辑副本，使其符合内部标准。不仅仅是捕捉拼写错误和推荐首选词，Writer 的新模型还可以评估风格和自己编写内容，甚至在完成后进行一些事实检查。
但真正吸引人的是，整个事情都可以在内部完成，从微调到托管，至少在涉及 Palmyra 系列模型中较小的两个时是这样。
“没有企业领导者希望他们的数据成为其他人（包括我们的）基础模型的素材，”首席执行官 May Habib 在一份新闻稿中说。 “我们为客户提供了人工智能应用层的所有好处，而没有其他人工智能应用和商业模式的任何风险。企业领导者希望投资于本质上能为他们提供自己的 LLM 的解决方案。”
Palymra 具有三种大小：1.28 亿、50 亿或 200 亿个参数，分别用于Small 、 Base和 Large 。他们接受过商业和营销写作方面的培训，而不是 Reddit 帖子和古腾堡计划，因此一开始就不会那么意外。然后你将过去十年的年度报告、财务、博客文章等加载到它的胃里，让它成为你的。 （这个和任何派生数据都不会过滤回 Writer，要清楚。）
写完我的企业和营销副本后，我可以说这不是最令人兴奋的应用程序。但它在实用性方面弥补了它所缺乏的刺激：公司需要进行大量此类写作和编辑工作，而且往往会为此付费。 Writer 已经连接到许多开发和生产力套件中，因此不会增加太多摩擦。
生成产品描述的 Writer 模型。
这种商业模式类似于其他生成式 AI 公司：你可以免费进行所有设置和微调，然后每千个代币支付一分钱，这样你就可以获得大约 750 个单词。 （本文500多篇，作为快速参考。）
或者，如果您有计算能力，您可以免费自行管理 Small 或 Base 模型。
自去年年底以来，已有数十家公司在使用这些模型，我们还没有听说过像微软和谷歌尝试普及生成人工智能的第一天那样的严重问题……所以这是一个好兆头。这就是我前面所说的成功。虽然 ChatGPT 确实令人印象深刻，但作为通才或业余 AI，很难说它实际上能够用于什么。在接下来的一两年内，将会看到更多有针对性的游戏，例如 Writers，而微软和谷歌则在他们的最新玩具上大放异彩。