大样板，教育培训机构要走窄门

曾经“元气大伤”的教育和培训公司，现在又有了新的发展方向。 教育+大数据，这并不是什么罕见的事情，在人工智能大数据时代，人工智能大数据时代，也被视为大数据大数据应用的最佳选择。

奇怪的是，培训机构的优势并不明显。 现在，市场上生产教育大数据的公司，大致可以分成三种：第一种是大数据平台，比如百度的“文心一言”大数据平台，将会与其旗下的学习手机相结合；第二种是科大讯飞的“火星大数据平台”和学习机。第二种是高科技的教育企业，比如网易有道开发的“子曰”大模式，作业帮开发的银河大模式，可汗学院，多邻国， Coursera，猿辅导等等，都在开发自己的大模式，并将 AI辅助模式融入大模式。而另外一种，则是受到“双减”政策影响较大的教育培训机构，比如新东方，比如好未来，比如学而思。 “大模式”在教育培训市场中具有广阔前景，而“大模式”与“大模式”在教育培训机构中独占鳌头，两者之间并不能完全等同。

毕竟在这三种类型中，教培机构可以说是最接近教育的，却也是最不接近大模型的。无论是在技术上，还是在算力上，还是在资本上，还是在人才上，还是在互联网产品推广上，教育培训机构都无法和科技巨头和互联网公司相比。因此，教育培训机构要把模式做大，这是一个必败的游戏吗？我们觉得没有。 就象《马太福音》里说的，“从狭窄的大门进去。”

因引至毁灭，门本是宽阔，道路是宽阔，有许多人进入。通往永恒，大门狭窄，路狭窄，很少有人能找到。” 教育培训公司想要发展更大的模式，就必须改变自己的思维方式，在“场景”这个狭窄的入口上，走那些大公司、大公司都不会投资的“小路”，来打造自己的优势。 要想了解这个问题，就得先从教育培训机构，到底是为了什么开始。你可以说，有钱有技术有实力的公司，有技术有技术，有实力有技术，做大的模型是理所当然的事情。

开放源代码的大模型太多了，一般的企业要做大的话，那就跟跳进红海没什么区别了，教育培训机构好不容易才缓过劲来“双减”的阵痛，为什么要这么作死？ 平心而论，教育培训机构的规模越大，逻辑上就越有说服力。第一个合理性：在大模式的时代，教育、培训也是必须的。 有一种说法，大型模型可以替代真人助教，而且智能指导的费用低于真人老师，这种说法是真的。

然而，“大模式”只是一种工具，它无法取代教师、教育培训机构的服务内容。在短时间内，大模型的技术问题还是很多的，例如，大模型“一本正经”地讲故事，结果全是假消息，容易产生“学渣”；像是一个黑色的盒子，一个大型的模型，产生出来的东西，没有足够的解释力，如果思维不够清晰，那么回答出来的东西，就没有足够的可信度，如果让一个“无人驾驶”的人工智能去教，也不会有太好的效果。 

从长远来看，哪怕大数据模型的理解能力再强，自动化程度再高，错误率再低，但教育产品与服务的本质依然是人，为了更好地适应“千人千面”的特殊要求，也必须要有相应的培训与培训。

 就像同济大学教授兼校长郑庆华教授所言，“教师与学生”曾经是“二元”的关系。如今，在许多方面，计算机已经超过了教师。所以，将来的教育方式，或许会延伸到「师」、「机」与「生」的三位一体。因此，人工智能和教育培训的结合，也是有可能的。第二个合理性:一个庞大的教育模式，需要精心调整。 该模型具有强大的自主学习能力，其GPT-4在 SAT等测试中的表现比88%的同类考生更好。但这就跟高考第一名的未必都是好教师一样，大模型研究的好，未必就能教学的好。

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“教育大模型”，就是基于普通大模型，结合自己的数据，不断地调整，不断地根据特定的场景，不断地优化，这样，才有可能（或者说，有可能）解决许多特定的教育问题。 例如，在现实的应用过程中，教育大模型最关键的一点就是它的合规性。被用在教学、备课等场合的大模型，对于语言组织能力、逻辑推理能力都有很高的要求，而且它的容错率很低，如果出现了不合适的内容，那就是一场教学事故。

要想提高大模型在这类任务中的安全性和可控性，不仅要依赖于高质量的标注数据，还要依赖于专业老师的反馈以及他们的知识经验。而那些有着丰富的老师、教学经验、数据的教培机构，很明显具有更大的行业优势。第三个合理之处：短板不是真的短，长板却是真的长。 大家都学过田忌赛马的故事，在竞赛中获胜要用自己的长处去对付对手的短处。

一眼看去，似乎教培机构在技术、人才、算力、资金等各方面，都比不上科技巨头或互联网公司，但有没有可能，这些短板在实际中，都不算是什么短板呢？ 比如技术，教培机构确实在基础模型上的积累不多，但作为垂直行业，教培机构其实也没有必要全力投入自建底层模型，通过API云端调用、与头部厂商合作等方式，用相对较少的数据、算力资源和开发人员，就能建设出垂类的教育大模型。 多邻国的生成式AI应用，都是基于OpenAI的大模型来研发的，其报告中也强调，要做好功能而非做大模型，专注于应用场景。

由此可见，教培机构如果不在基础模型赛道上跟科技巨头正面硬扛，那么所谓“短板”，其实对于做垂类大模型，影响并没有想象的大。

总结：

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