尽管大模型平台为开发者提供了易于操作的环境，便于快速构建应用，但它们在灵活性、数据保密、性能优化方面的限制也不容忽视。 本文深入解析这些限制，并探讨在不同开发需求下的选择策略。
之前我们探讨了不同平台的适用场景，许多读者已有所选择。 但还有朋友提问： 既然可通过 GPTs 等工具构建应用，为什么还要掌握大模型技术？ 这是否意味着现有平台功能不足，或是它们存在不可忽视的局限？ 以下我们将详细分析这样一些问题，帮助您更好地理解学习大模型技术的重要性。
近年来，如 GPTs、扣子及 Dify 等平台迅速兴起，提供了极简化的开发环境，使得开发的人能轻松启动基于大模型的应用。 但是，这一些平台的便捷性背后隐藏着诸多限制：
灵活性不足： 这一些平台主要是采用模板化的应用开发方式，虽然便于快速部署，却在很大程度上限制了定制的灵活性。 当开发者面对更高级的定制需求时，这一些平台往往难以满足。
数据隐私与安全问题： 在企业和机构中，数据安全和隐私至关重要。 依赖第三方平台的数据传输和存储可能带来泄密风险，特别是对于有严格数据合规需求的行业。
性能瓶颈： 依赖预训练模型的平台虽强大，但在某些特定领域如金融或医疗中，可能难以达到所需的专业性与准确性。
优化与定制困难： 使用这一些平台的开发者往往无法深入调整模型结构或优化策略，限制了性能的逐步提升和特定任务的适应性。
完全的控制与灵活性： 原生开发让开发者从模型选择、数据集定制到架构设计都有完全的控制权，能够针对特定需求来做深度定制和优化。
数据安全与合规： 原生技术使数据处理和存储在本地或私有云进行，大幅度降低了数据泄露的风险。
性能优化与部署效率： 原生开发能够更好地利用硬件资源，如 GPU 或 TPU，提高模型的运行效率和响应速度。
长期成本与可持续性： 虽然初期成本比较高，但长远来看，原生开发在成本控制和技术自主性方面有着非常明显优势，避免依赖第三方平台的不确定性。
在开发初期，GPTs、扣子和 Dify 等平台确实为开发者提供了便捷的工具，降低了技术门槛。 然而，当项目需求量开始上涨到一定规模时，通过原生技术开发，企业可以在一定程度上完成应用的高度定制和优化，确保数据安全，同时控制成本和持续发展。 掌握原生大模型技术，对于追求深度定制和性能优化的开发者来说，是不可或缺的技能。
