本週AI訓練計劃：降低生成式AI成本的策略

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本週最受關注的新聞故事和洞察：

1. AI實踐訓練的關鍵見解

在英國政府人工智慧辦公室支持的最近一次訓練活動中，來自各行各業的專家深入探討了AI實施的有效策略。這次活動由Informa Tech和The AI Summit London主辦，強調了三個關鍵要點：

- 量身定制的解決方案至關重要：要了解，整合AI並沒有萬用的方法。重要的是要識別出能夠滿足企業需求和客戶期望的流程，同時平衡組織的風險承受能力。

- 數據管理至關重要：成功的AI部署依賴於強大的數據治理。應優先提升管理實踐，以確保安全性、減少偏見並提高數據質量。

- 擁抱策略的靈活性：制定跨部門的方案，讓各利益相關者提供意見。確保策略能夠靈活應對新解決方案或挑戰的出現。雖然與高層交流可能具有挑戰性，但這是過程中不可或缺的一步。

2. 大型語言模型的經濟實惠替代方案

隨著大型語言模型（LLMs）相關支出持續上升，小型模型的潛力成為可行的解決方案。根據科技公司UST的首席AI架構師Adnan Masood的說法，微調的小型模型能顯著降低成本，同時提高運營效率。蒸餾技術（即根據大型模型的輸出訓練小型模型）和量化技術（優化模型的權重以提高速度和大小）在這一優化中發揮了關鍵作用。

雅培的美洲新興科技領導Matt Barrington補充說，在雲服務中使用小型特定領域模型能夠減少資源需求，從而降低訓練時間成本。這種方法不僅減少了對昂貴雲基礎設施的依賴，還使公司能更有效地分配AI資源，直接影響最終用戶。

3. 對OpenAI的版權訴訟

在一起重大法律發展中，知名作家喬治·R·R·馬丁和約翰·格里沙姆已對OpenAI提起集體訴訟。這些作家聲稱，他們的文學作品在訓練AI模型的過程中未經同意被使用，特別指出Books3數據集在訓練GPT-3.5和GPT-4模型中的使用。作家協會代表這些創作者主張，OpenAI的行為構成了廣泛的版權侵權，類似於系統性的大規模知識產權盜竊。

4. 解決計算機視覺模型中的種族偏見

索尼的AI科學家的最新研究揭示了計算機視覺數據集中存在的嚴重偏見，尤其影響到有色人種。在其開創性論文《超越膚色：明顯膚色的多維測量》中，研究人員提出了一種新穎的多維測量方法，以更好地評估偏見，促進公平。

這種新方法引入了‘色調角度’的概念，將膚色分類為從紅色到黃色的光譜。這項創新方法能夠識別出以前隱藏的偏見，並揭示計算機視覺應用中與膚色相關的更深層的歧視。

5. 用於人力資源的生成式AI解決方案

在向人力資源領域的一次令人振奮的發展中，EY與IBM合作推出了一項旨在簡化HR職能的AI驅動解決方案。該新服務名為EY.ai Workforce，利用IBM的Watsonx Orchestrate和EY在HR實踐方面的專業知識進行協作。

此次合作旨在通過自動化基本任務，例如撰寫職位描述和管理工資報告，以提高HR團隊的效率。通過自然語言處理，HR人員將能夠與AI無縫互動，使工作更有效且節省時間。

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