利用定制化生成式 AI实现精准发力12份

生成式AI模型优化指南

生成式AI的多样性

• 生成式AI模型类型多样，功能、效果和成本差异显著，包括大型语言模型（LLM）、小型专业模型、开放模型、嵌入模型和企业定制专有模型。
• 典型组织使用11种生成式AI模型，未来三年预计增长约50%。
• 不同应用场景需不同模型：高度专业化任务需小型专业模型，敏感任务需保证机密性的模型，常规任务需大型数据集训练的模型。

不存在万能的AI模型

• 生成式AI需在合适环境、针对合适目标运行合适模型。
• 模型类型占比：公开商用模型（GPT-4）约25%，公开专业商用模型约23%，开放模型约16%，嵌入模型约14%，企业定制专有模型约11%，其他模型约12%。
• 开放模型：透明、灵活、可定制，未来三年预计增长63%。
• 大型商用模型：可靠、易扩展，未来三年预计增长27%。
• 专业商用模型：处理专业化任务，未来三年预计增长31%。
• 专有模型：企业开发、拥有和控制，未来三年预计增长61%，提供隐私和控制优势。
• 嵌入模型：集成到现有软件，未来三年预计增长34%。

为不同的团队提供不同的工具

• 评估基础模型组合与战略工作流的契合度，投资大型模型提高生产力，利用专业模型处理针对性任务。
• 建立生成式AI全景图，了解不同模型区别，投资部署不同模型。
• 绘制AI模型地图，创建全面模型目录，定期更新。
• 根据团队特点匹配合适模型，识别差距，避免过度使用。

生成式AI成本完全可控

• 专业模型处理更广泛任务，实现精细成本管理。
• 模型成本是最担忧问题（63%受访高管），模型复杂性次之（58%）。
• 企业生成式AI控制中心可简化决策，实施成本控制，确保安全、隐私和合规性。
• 成本差异：大型模型需更多资源，专业模型成本较低。
• 选择合适模型规模管理成本：复杂任务需大型模型，针对性任务需专业模型。
• 链式推理等技术可减少对大型模型的依赖。

找到生成式AI的最佳平衡点

• 发掘多样性价值，为每项任务使用适当规模模型，提高AI投资回报率。
• 培养与模型无关的思维方式，平衡价格、性能、准确性和资源使用。
• 追求效率设计：移动和实时应用优先选择小型专业模型，复杂任务选择大型模型。
• 削减不必要的开支，建立明确性能指标，使用数据驱动洞察控制成本。

生成式AI的优势转瞬即逝

• 当前竞争优势未来可能成为基本要求，需持续改进。
• 提示工程可提高模型准确度约25%，但仅42%受访高管使用。
• 当前组织重点：优化网络基础架构、加速数据处理、部署分布式计算（63%使用至少一种基础架构优化技术）。
• 模型治理需同步演进，定期更新内部管理方式，明确模型开发、训练和调优权限。
• 持续优化可提升预测能力、资源分配和个性化体验，最终提高盈利水平。

让模型更高效地运作

• 持续利用最新AI技术和基础架构提升模型性能，超越竞争对手。
• 提高生成式AI标准：整合企业数据，使用调优、提示工程等技术保持领先。
• 打造面向未来的AI基础架构：投资云服务、专用硬件和开放框架。
• 建立清晰的治理框架，加速推动生成式AI应用，保持监管准备。