人工智能已经彻底改变了我们所知道的世界，在这场技术革命的前沿，ChatGPT是一种强大的工具，它带来了广泛的认识并加速了人工智能的应用。然而，人工智能不仅仅是生成式人工智能和大型语言模型。让我们来探索人工智能可以采取的不同途径，为业务带来价值。
生成式人工智能通过像ChatGPT这样的大型语言模型驱动，处于技术的前沿。它可以将提示转化为新的材料，并且已经被知识工作者、创意人士和业务运营者证明具有价值。然而，它也有不足之处，因为它可能产生不可预测的结果，有时会虚构信息。
深度学习人工智能与生成式人工智能在神经网络结构上相似，专注于为翻译、语音转文本、网络安全监控和自动化提供智能应用。它可以从非结构化数据中提取意义，但缺乏ChatGPT的生成能力。此外，深度学习模型的行为有时很难解释，成为一个黑盒子。
另一方面，经典机器学习以其算法和统计方法成为模式识别、商业智能和基于规则决策的基石。它擅长分类、识别模式，并通过较小的数据集预测结果。然而，与其他人工智能方法相比，它的准确性可能较低，而且不适合处理非结构化数据。
现在，让我们探索五种不同的将人工智能应用于实践的方式，从容易到最具挑战性的排序：
1. 利用目前使用的应用程序中已经嵌入的人工智能功能。像Adobe、Microsoft和Salesforce这样的主要软件提供商将人工智能集成到其工具中，提供了一种具有成本效益的解决方案。
2. 接受AI即服务平台，为特定行业或任务提供专门的人工智能解决方案。这些平台提供按需付费的选项，可以快速扩展规模。
3. 通过API访问世界级的生成式人工智能，构建自定义工作流程。这使您可以将人工智能服务整合到自己的应用程序和服务中。
4. 通过对特定数据集进行重新训练和微调现有模型，创建成本效益高且产生准确结果的较小、精细模型。
5. 对于大多数组织来说，训练自己的大型语言模型可能不可行，因为这需要巨大的成本和时间，但利用公开可用的专有或开源模型仍然可以带来显著的好处。
在选择适合人工智能的正确基础设施时，考虑到诸如人工智能类型、应用程序和使用方式等因素起着关键作用。将人工智能工作负载与合适的硬件和模型相匹配，可以提高效率，降低计算功耗需求。
最终，人工智能实施的成功在于做出正确的选择。了解哪种人工智能方法最适合您的需求，将模型与特定应用程序相匹配，并明智地利用计算资源。从小处着手，庆祝胜利，并寻求开源社区和技术公司的支持，也是将人工智能有效整合到企业中的关键因素。
关于英特尔：
英特尔在加速人工智能应用方面发挥着重要作用，提供硬件和软件解决方案。这些解决方案为各种平台的人工智能训练、推理和应用提供动力。
关于戴尔：
戴尔科技提供全面的专业服务和创新技术，加速您的人工智能之旅从可能性到实际成功。戴尔凭借其广泛的合作伙伴网络提供所需的支持，有效整合人工智能解决方案。
常见问题：
1. 什么是ChatGPT？
ChatGPT是一种强大的工具，由生成式人工智能和大型语言模型驱动。它可以将提示转化为新的材料，并且已经被知识工作者、创意人士和业务运营者证明具有价值。
2. 生成式人工智能有什么不足之处？
生成式人工智能，如ChatGPT，可能产生不可预测的结果，有时会虚构信息。
3. 什么是深度学习人工智能？
深度学习人工智能专注于为翻译、语音转文本、网络安全监控和自动化提供智能应用。它可以从非结构化数据中提取意义，但缺乏ChatGPT的生成能力。
4. 经典机器学习有什么优势？
经典机器学习凭借其算法和统计方法，在分类、识别模式和通过较小的数据集预测结果方面表现出色。它是模式识别、商业智能和基于规则决策的基石。
5. 将人工智能应用于实践的五种不同方式是什么，从简单到最具挑战性排序？
– 利用当前应用程序中已嵌入的人工智能功能。
– 接受AI即服务平台，提供专门的人工智能解决方案。
– 通过API访问世界级的生成式人工智能，构建自定义工作流程。
– 通过对特定数据集进行重新训练和微调现有模型。
– 利用公开可用的专有或开源模型。
6. 选择适合人工智能的正确基础设施时应考虑哪些因素？
人工智能类型、应用程序和使用方式等因素起着关键作用。将人工智能工作负载与合适的硬件和模型相匹配，可以提高效率，降低计算功耗需求。
关键术语：
– 人工智能：AI
– 大型语言模型：LLMs
– 应用程序编程接口：API
相关链接：
– Intel人工智能
– Dell人工智能
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