Grab自研语言模型的战略哲学：从通用工具到专用解决方案的转向

在东南亚多语言环境中，通用技术方案与本地化需求之间的鸿沟正成为企业数字化转型的核心挑战。作为覆盖八个国家的超级应用平台，Grab在客户身份验证等合规工作中面临着一个根本性矛盾：全球化技术工具与区域性语言特征之间的不匹配。

通用模型的局限性催生专用化转向

Grab发现现有大型语言模型在处理使用非拉丁字母脚本的东南亚语言时“表现不佳”，商业模型出现“错误和延迟”，开源视觉模型则“准确性仍不足”。这一技术瓶颈直接影响了身份证、驾照和注册证书等关键文档的信息提取准确性。

这种局限性揭示了通用技术方案在特定文化语境中的适用边界。当标准化工具无法适应区域特性时，企业被迫在技术采纳路径上做出根本性选择：继续依赖外部方案，还是建立自主能力。

基础模型选择与数据战略的协同设计

Grab选择了阿里巴巴云的Qwen2-VL2B模型作为基础，这一决策基于三个战略考量：体积适中、支持东南亚语言、能动态处理不同分辨率的图像。同时，团队从Common Crawl提取东南亚语言内容，并建立内部合成数据管道生成各种字体和背景下的文本图像。

这种技术架构体现了从“工具使用者”到“方案构建者”的哲学转变。通过将通用基础模型与专用数据策略相结合，Grab在技术自主性与实用性之间建立了新的平衡点。

微调策略演进与专业模型的价值主张

尽管在印尼文档处理上取得良好效果，但泰语和越南语识别仍存挑战，促使Grab转向完整参数微调。通过训练模型学习东南亚语言的独特视觉模式，最终开发的轻量级视觉大型语言模型“超越了多种OCR工具和通用模型”。

这一技术演进验证了Grab的核心观点：“战略性地使用高质量数据，能够使小型专业模型实现高效与有效的结合。”专业模型并非对通用模型的简单替代，而是在特定问题域内实现精度与效率的再平衡。

自主技术路径的长期战略意义

Grab计划继续开发更多自有模型以扩展文档处理技术，这一路线图标志着企业技术战略的根本性调整。从依赖外部解决方案到构建内部能力体系，反映了在复杂多语言环境中的可持续竞争策略。

这种技术自主化的选择不仅解决了眼前的文档处理需求，更建立了应对未来区域性挑战的核心能力，为超级应用平台在东南亚市场的长期发展奠定了技术基础。