为什么很少人做垂直大模型的原因是

垂直大模型是指针对特定领域或任务的大型深度学习模型，这些模型通常需要大量的数据和计算资源来训练和部署。尽管垂直大模型在许多领域都取得了显著的成果，但它们仍然面临着一些挑战，导致很少有人选择使用这类模型。以下是一些原因：

1. 数据获取困难：垂直大模型通常需要大量的标注数据来训练，而这些数据往往难以获取。对于一些新兴领域，如医疗、法律等，相关的数据可能非常有限，这给垂直大模型的训练带来了很大的困难。

2. 计算资源昂贵：垂直大模型的训练需要大量的计算资源，包括高性能的GPU、服务器和存储设备等。这些资源的投入成本非常高，对于一些中小型企业和个人来说，这可能是一个难以承受的负担。

3. 技术门槛高：垂直大模型的构建涉及到复杂的算法和技术，需要专业的团队和丰富的经验。对于非专业人士来说，学习和掌握这些技术可能会面临很大的挑战。

4. 应用范围有限：虽然垂直大模型在某些领域取得了突破性的成果，但它们的应用范围仍然有限。这些模型往往需要与其他类型的模型（如小样本学习模型）结合使用，以实现更广泛的应用。这使得垂直大模型的应用推广变得更加困难。

5. 可解释性和透明度问题：垂直大模型通常具有较高的复杂性和抽象性，这使得它们在可解释性和透明度方面存在一定的问题。这对于一些需要高度信任和透明度的应用场景（如金融、医疗等）来说，可能是一个不可接受的缺点。

6. 竞争和替代技术：随着人工智能技术的不断发展，越来越多的创新技术和方法不断涌现。这些新技术可能在性能、效率和易用性方面优于垂直大模型，从而吸引了开发者和企业的关注。

7. 法规和伦理问题：垂直大模型的使用可能引发一系列法规和伦理问题。例如，它们可能涉及隐私、安全和公平等问题，这些问题需要谨慎处理，以避免潜在的风险和负面影响。

总之，由于数据获取困难、计算资源昂贵、技术门槛高、应用范围有限、可解释性和透明度问题以及竞争和替代技术等原因，垂直大模型在实际应用中仍然面临着诸多挑战。然而，随着技术的不断发展和创新，这些问题有望得到解决，使得垂直大模型在未来的发展中发挥更大的作用。