開源 AI 與封閉源 AI：為什麼數據質量和適應性至關重要

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隨著以往技術革命的發展，各組織正在討論是部署商業大規模語言模型（LLMs），還是利用開源替代品來開發生成性人工智慧應用。這一選擇依賴於您的目標。選擇合適的模型並用高質量的企業數據進行優化，是至關重要的決策。讓我們從高層次探討不同的模型結構——封閉源、開放源和混合型。

模型類型：封閉源 vs. 開放源

在構建生成性人工智慧應用程序時，組織通常在封閉源和開放源LLMs之間做出選擇。封閉源LLMs因安全和知識產權保護等原因，將其源代碼保留為專有。而開放源LLMs則免費提供源代碼，使用者可以對軟體進行修改和調整。然而，某些開放源模型可能包含需商業許可的受限組件，這些稱為“開放模型”。在這種情況下，架構和參數可能是公眾可訪問的，而部分代碼則保持專有。這樣的合作努力有助於識別偏見並促進知識分享。

數據：關鍵資源

許可和使用條款會顯著影響您如何部署特定模型。然而，過度關注封閉與開放的辯論是短視的——根據PwC的調查，70%的CEO預計生成性人工智慧將在未來三年內改變他們的運營。重要的是專注於數據的質量，因為這將成為您的主要競爭優勢。

是時候重新認識數據了。雖然人們常將其稱為“新石油”，但它更像是水。正如水支持生命，數據則為生成性人工智慧提供動力。兩者都需要經過仔細的來源查證和清理才能有效。

要最大化生成性人工智慧的潛力，您需要通過規範的過程來引導高質量數據——在進行模型訓練、評估和微調之前，收集、清理、預處理、標記和組織數據。

調整模型大小

實驗不同類型和大小的模型對滿足您的特定需求至關重要。合理調整大小——選擇最適合您業務的模型——將顯著影響效果。

您是否需要一個涵蓋大量數據的全面模型，例如擁有豐富知識的數位助手？擁有數百億數據點的大型LLM可能是理想選擇。

相反，如果您的目標是為客戶展示特定產品信息，使用檢索增強生成（RAG）的小型語言模型（SLM）可能足夠。對於移動應用，專為智能手機設計的緊湊型LLMs可能提供更快、更具成本效益及能源效率的解決方案。

此外，您部署這些模型的地點也很重要。使用企業數據在本地構建應用有助於更好的整合。

結論

生成性人工智慧模型的格局持續演變，未來的模型將與今天大相徑庭。無論您選擇哪條路，與合適的組織合作都能將您的數據轉化為可行的見解。

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