增强商业敏锐度正成为公司追求战术优势的趋势，随着生成文本和图像数据的AI技术的实施，即所谓的“生成式AI”。对企业最引人注目的前景之一是从公共大型语言模型（LLMs）转向定制的、私人运营的LLMs。
公共LLMs是在广泛可用数据上训练的，但企业在使用这些模型时面临三个主要问题。首先，存在数据隐私泄露的风险，因为提交给LLMs的数据通常会流经第三方服务器。公司在利用敏感公司信息或可识别的个人数据时必须谨慎行事。另外，由于LLMs的透明度可能值得怀疑，鉴于它们的“黑匣子”性质，决策过程保持模糊。最后，LLMs的准确性很大程度上取决于其训练数据集的质量，这引发了对数据一致性和错误信息或偏见可能性的担忧。
在面对这些挑战的同时，一些公司会实施限制甚至禁止使用这些模型。SAP的首席技术官Jürgen Müller承认了LLMs的实用性，但指出如果没有公司特定信息的及时访问权限，将很难将其有效应用于商业中。
随着公共模型相关风险的崛起，一些公司转向开发他们的私有LLMs来克服这些风险。通过将这些定制模型与其专有数据结合起来，企业可以优化响应准确性并确保安全部署LLMs。例如，普华永道（PwC）就推出了一项创新，他们定制了一款税务AI助手工具，该工具是在法律文件、案例研究和PwC的知识产权上训练的。通过定期更新数据以反映税法的变化，PwC的私有LLM提供比传统的公共LLMs在税务领域提供更准确、透明和可靠的信息。
商业中的私有大型语言模型（私有LLMs）
私有大型语言模型（LLMs）的兴起带来了一系列与原文未必详细描述但相关的因素和考虑因素。以下是一些补充该主题的事实：
– 将私有LLMs整合到业务基础设施中通常需要大量投资于计算资源和机器学习专业知识。
– 要有效地训练私有LMMs，企业必须能够获取高质量、大规模和多样化的数据集，这可能是一项挑战，尤其是对于敏感或小众行业。
– 定制LLMs可以通过生成基于特定市场需求和客户喜好的见解和自动化，为企业提供竞争优势。
– 由于私有LLMs是根据专有数据训练的，它们在专门任务中的表现可能优于公共模型，而后者在本质上更为普遍。
– 持续监控和更新对于私有LLMs以适应最新的语言趋势、法规变化和行业发展至关重要。
主要问题与回答：
– 实施私有LLMs存在哪些挑战？ 企业在采用私有LLMs时面临的主要挑战包括对技术、数据采集、计算资源和熟练人员进行投资。
– 私有LLMs如何解决偏见和错误信息问题？
由于私有LLMs是根据公司策划的特定数据集进行训练的，因此在质量控制和减少偏见方面有更大的空间，从而降低了错误信息的可能性。
– 发展私有LLMs存在哪些风险？
存在高成本、可能过度拟合公司特定数据以及需要持续维护以确保模型保持有效的风险。
主要挑战或争议：
– AI和LLMs在自动化任务方面的伦理影响，潜在导致工作被取代的风险。
– 在对敏感数据训练模型时，平衡隐私和创新的重要性。
– 处理和预防AI模型中的偏见，如果不加以仔细检查，偏见可能会传播和加剧社会偏见。
优势与劣势：
优势：
– 个性化LLMs以满足业务特定需求和任务。
– 提高数据安全性，因为专有信息留在公司内部。
– 优化运营过程，创建新服务或改进现有服务的潜力。
劣势：
– 开发和维护私有LLMs的较高前期成本。
– 在使模型保持更新和相关方面的固有复杂性。
– 限制对多样化外部数据的访问可能导致偏见或狭窄的理解范围。
相关链接：
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领域：
– 商业中人工智能的发展和应用：[IBM AI](https://www.ibm.com/artificial-intelligence)
– 人工智能技术的创新和趋势：[DeepMind](https://www.deepmind.com)
– 人工智能和相关技术的一般信息：[OpenAI](https://www.openai.com)
– 有关人工智能的商业见解和分析：[麦肯锡公司](https://www.mckinsey.com)
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