增强的商业眼光正在成为企业寻求战术优势的焦点，通过实施生成文本和图像数据的AI技术，即“生成式AI”。对企业最吸引人的前景之一是从公共大型语言模型（LLMs）转向定制的、专门运营的LLMs。
公共LLMs是在广泛可获得的数据上接受训练的，但企业在使用这些模型时会遇到三个主要问题。首先，存在数据隐私泄露的风险，因为用于LLMs的数据通常会通过第三方服务器传输。企业在利用敏感公司信息或可识别的个人数据时必须小心谨慎。此外，由于LLMs的透明度可能令人质疑，因为它们的“黑盒子”性质使决策过程变得模糊。最后，LLMs的响应精确度很大程度上取决于其训练数据集的质量，引发了对数据一致性以及误导或偏见可能性的担忧。
在面对这些挑战的同时，一些公司会限制或甚至禁止使用。SAP的首席技术官Jürgen Müller承认LLMs的实用性，但指出在没有获取最新的、公司特定信息的情况下，将其有效应用于商业中的困难。
企业越来越倾向于开发他们的私人LLMs，以克服与公共模型相关的风险。企业将这些定制模型与其专有数据结合，可以优化响应准确性并确保LLMs的安全部署。一个这样创新的例子来自普华永道（PwC），该公司定制了其税务AI助手工具，训练基于法律文本、案例研究和普华永道的知识产权。通过定期更新数据以反映税法变化，与传统的公共LLMs相比，PwC的私人LLMs在税务领域提供更准确、透明和可靠的信息。
企业中的私人大型语言模型（私人LLMs）
私人大型语言模型（LLMs）的崛起带来了一系列相关因素和考虑，这些因素可能并未详细列出。以下是补充该主题的事实：
– 将私人LLMs与企业基础设施集成往往需要在计算资源和机器学习专业知识方面进行重大投资。
– 为了有效训练私人LMMs，企业必须能够获取高质量、大规模和多样化的数据集，尤其对于敏感或利基行业可能构成挑战。
– 定制LLMs可以通过生成根据特定市场需求和客户偏好量身定制的洞察和自动化，使企业获得竞争优势。
– 由于私人LLMs是在专有数据上进行训练的，它们在专业任务中的性能可能会优于公共模型，后者在性质上更为普遍。
– 连续监控和更新对于私人LLMs来说至关重要，以适应最新的语言趋势、法规变化和行业发展。
主要问题与答案：
– 实施私人LLMs存在哪些挑战？
当企业采用私人LLMs时，主要面临的挑战包括在技术、数据获取、计算资源和熟练人员方面的投资。
– 私人LLMs如何解决偏见和错误信息问题？
由于私人LLMs是在公司策定的特定数据集上进行训练的，因此具有更高的质量控制范围，可以减少偏见，从而减少错误信息。
– 发展私人LLMs存在哪些风险？
风险包括高昂的成本、可能对公司特定数据过度拟合的可能性，以及需要持续维护以确保模型保持有效。
关键挑战或争议：
– AI和LLMs在自动化任务方面存在的伦理问题，可能导致工作岗位的消失。
– 在训练模型的敏感数据方面，平衡隐私与创新。
– 解决并预防AI模型中的偏见问题，否则可能会不加审慎地传播和放大社会偏见。
优势与劣势：
优势：
– 个性化的LLMs以满足特定业务需求和任务。
– 提高数据安全性，因为专有信息保留在公司内部。
– 加强操作流程并创建新服务提供或改进现有服务的潜力。
劣势：
– 开发和维护私人LLMs的更高初期成本。
– 保持模型更新和相关性所固有的复杂性。
– 对外部多样化数据的有限获取可能导致偏见或狭窄的理解范围。
相关链接：
若要深入了解大型语言模型和人工智能，请考虑访问以下主要域：
– 企业中人工智能的发展和使用：IBM AI
– 人工智能技术的创新与趋势：DeepMind
– 人工智能和相关技术的一般信息：OpenAI
– 有关人工智能的商业洞见和分析：麦肯锡公司
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