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IBM商业价值研究院:2024年CEO生成式AI行动指南:AI模型优化(11页).pdf

上传人: 山海 编号:176536 2024-09-29 11页 1.02MB

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1、1CEO 生成式 AI 行动指南 AI 模型优化IBM 商业价值研究院CEO 生成式 AI 行动指南AI 模型优化生成式 AI 的多样性ChatGPT 让人们误以为自己都是 AI 专家,但这种表面的简单性掩盖了生成式 AI 领域的复杂性。CEO 在构建 AI 模型组合时必须考虑这些复杂因素。生成式 AI 模型有多种类型,每种模型的功能、效果和成本都大相径庭。模型的所有权、开发方式和训练数据集的大小都是影响不同应用场景下模型选择的重要因素。由于训练单个大语言模型(LLM)需要海量数据和资源,因此围绕生成式 AI 讨论的一个主要问题就是规模。因此,许多 CEO 都在考虑是否应为其业务大规模扩展大型

2、 AI 模型,或者还是应当开发针对特定用途的小型专业 AI 模型。答案是需要双管齐下。许多组织已经开始这样做了。目前,一家典型的组织使用 11 种生成式 AI 模型,并预计会在未来三年内将其模型组合扩大约 50%。为什么需要如此多的模型?因为每个应用场景都有各自的需求和限制,而不同的业务问题也需要不同类型的模型。4F395er0Km2CEVd8OzZo6h4XVfWXw7jJBZrJEBMVBX6IMxnjSsw4IlWyB9yKUTfBGsAOx3pcrK74of7pGi3ocDPwNBL9YPkKDiICz25B2ktX0wNr4yqLG95GXf4r68OJhCXZzoyQwvhzOFJ

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本文主要讨论了生成式AI模型优化的重要性,并提供了CEO在构建AI模型组合时需要考虑的三个核心要点: 1. 不存在万能的AI模型。文章指出,生成式AI模型有多种类型,每种模型的功能、效果和成本都大相径庭。模型的所有权、开发方式和训练数据集的大小都是影响不同应用场景下模型选择的重要因素。 2. 生成式AI成本完全可控。文章提到,大型模型需要更多的数据存储和计算资源,这可能导致更高的云计算费用。相比之下,专业模型则具有较低的计算、数据存储和能源成本,并且可减少组织AI模型组合对环境产生的影响。 3. 生成式AI的优势转瞬即逝。文章指出,随着团队获得更丰富的生成式AI经验以及模型变得更加智能,CEO必须将持续改进列为首要任务。只有42%的受访高管表示始终会使用提示工程技术来提高模型准确度。 综上所述,CEO在构建AI模型组合时需要考虑模型的多样性、成本和持续优化的重要性。
如何优化AI模型组合? 生成式AI成本如何控制? 如何保持生成式AI优势?
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