生成式 AI 由大型語言模型（LLMs）驅動，其卓越的自然語言能力使 AI 穩固地站在了公眾視野中。這些廣泛的模型代表了我們時代最重要的技術進步之一。諷刺的是，AI 的發展已經導致眾多開源 LLMs 的出現，進而催生了針對企業的數千個特定領域的 LLMs。
基於 LLM 的 AI 服務可以自動化日常任務並擔任生產力助手。然而，為了使 AI 能夠解決複雜的挑戰、提升組織核心使命及個性化消費者體驗，LLMs 必須專業化。業界專家普遍認同，許多組織中的人工智慧將主要依賴於運行於現有企業 IT、邊緣計算及客戶基礎設施的靈活專家模型。
LLMs 是否能提供競爭優勢？
擁有數百億參數的 LLMs 是利用數據中心級的集群在網絡範圍內訓練的，這使它們成為由雲服務提供商或 AI 服務公司部署的多功能 AI 平台。這類模型的發展成本高達數億美元，持續的運營費用則在數千萬之間。這些大型模型擅長從公開可獲取的數據中生成通用的、非專有的結果。由於大多數組織通過 API 調用類似的生成式 AI 服務，因此主要優勢只在於能否跟得上競爭對手。
要創造獨特的產品和服務、提升客戶參與度並提高成本效益，組織需要基於特定領域私有數據訓練的準確和及時的模型。這可以避免錯誤、偏見及潛在的聲譽損害。使用案例的複雜性與模型的精確度直接相關，這強調了納入專有數據的重要性。大型模型對於關鍵企業應用來說可能笨重且低效，因此更小、靈活的模型成為更可取的選擇。
幸好，市場上存在開源的預訓練小型 LLMs，其大小是大型模型的 10 倍至 100 倍，但依然保持高準確性。這些小型模型可以通過檢索增強生成（RAG）方法迅速使用私有數據進行微調，從而創造針對具體商業需求的可靠專家模型。組織現在可以在午餐時間內開發一個模型並在現有伺服器上部署，避免了與大型模型相關的冗長且昂貴的過程。這種方法對於在多個應用中擴展 AI 來說既可持續又經濟。
大型基礎 AI 模型和服務：
- 優勢：不可思議的多樣性、引人注目的結果、透過 API 快速整合、網絡範圍內的數據集。
- 劣勢：管理複雜、訓練和維護昂貴、可能出現幻覺和偏見、安全隱憂、未知數據來源。
小型語言模型生態系統：
- 優勢：更小的尺寸與改進的準確性、增強的數據隱私和安全性、可解釋性、經濟的微調和部署。
- 劣勢：需要少量樣本進行微調，需要索引源數據、執行的任務範圍縮小。
為何企業將自行管理 LLMs
大多數組織將利用 API 服務處理日常任務，同時為特定商業案例採用私有 AI 模型。在決定自我管理哪些 AI 模型時，可考慮以下因素：
- 數據隱私：保護敏感信息，並在符合數據治理法規的同時獲得競爭優勢。
- 準確性：確保關鍵應用的可靠運行，保護聲譽。
- 可解釋性：在做出重大決策之前，能夠追溯結果至數據來源，並持續監控一致性。
- 成本：在現有 IT 基礎設施上自行操作的持久模型通常較為便宜。
- 近距離：將模型與應用程序共置可確保快速的人工響應時間。
- 整合：在現有商業邏輯和 IT 決策系統中無縫部署。
了解您的需求和模型選項
AI 經常被錯誤地描述為互相競爭的孤立應用。然而，我們認為 AI 最終將成為每個應用的重要功能，利用現有 IT 基礎設施。了解您的數據、使用案例需求和 AI 模型選擇對於成功實施至關重要。雖然一些擁有大量數據和獨特業務任務的企業可能希望自行開發大型語言模型，但大多數組織將受益於輕巧的開源模型，用於如客戶服務和訂單處理等任務。
AI 的普及需求與應用需求相符的加速計算。模型將從開源生態系統獲取，使用私有數據進行微調，或與商業軟件集成。生產就緒的 AI 使用案例的基礎工作涵蓋了數據攝取、存儲、處理、推理服務、驗證和監控，因此，一個計算平台必須支持數據準備、模型構建和部署。
Intel 提供端到端的 AI 平台，包括 Intel® Gaudi® 加速器，以實現最佳的性價比性能——據報導，其每美元性能是 Nvidia H100 的 4 倍——以及帶有內建 AI 功能的第五代 Intel® Xeon® 普通處理器，適用於小型 LLMs 和其他 AI 工作負載。
- 模型：在 Hugging Face、GitHub 和 Gaudi Developer Hub 等平台上，提供千種模型的自動化模型配方和優化。
- 軟體：經過 400 多個行業標準框架驗證的 Intel® Gaudi® 軟體和 Intel AI 軟體套件。
- 企業就緒：經過 VMware Private AI 和 Red Hat OpenShift 在基於 Xeon 的 OEM 伺服器上驗證的微調 AI 模型。
您的生成式 AI 旅程即刻展開
企業的旅程始於識別商業用例——無論是通過簡化操作節省成本、通過改善客戶體驗增加收入，還是消除繁瑣任務以提高員工滿意度。開發者應從開源 LLM 或特定用例模型開始，確保他們了解數據需求並擁有合適的軟體工具，以實現最佳的成本效能和易用性。
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