增强商业眼光正日趋重要，因为公司寻求利用生成文本和图像数据的AI技术来获得战略优势，这种技术被称为“生成AI”。对于企业而言，最引人注目的可能是从公共大型语言模型(LLMs)转向定制、私人运营的LLMs。
公共LLMs是在广泛可用数据上进行训练的，但企业在使用这些模型时会遇到三个主要问题。首先，使用这些模型存在数据隐私泄露的风险，因为提交给LLMs的数据通常会通过第三方服务器。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。此外，由于LLMs的“黑匣子”性质，其透明性可能存在疑问，其决策过程仍然不透明。最后，LLMs响应的精确性主要依赖于其训练数据集的质量，引发对数据一致性的担忧，以及可能存在的误导或偏见的问题。
在面对这些挑战的同时，一些公司会施加限制甚至禁止使用这些模型。SAP首席技术官Jürgen Müller承认LLMs的效用，但指出在没有获取最新公司特定信息的情况下，将其有效应用于业务是困难的。
为了克服与公共模型相关的风险，公司越来越倾向于开发他们的私人LLMs。通过将这些定制模型与其专有数据结合，企业可以优化响应准确性并确保LLMs的安全部署。这种创新的一个例子来自普华永道(PwC)，他们定制了一款税务AI助手工具，对法律文本、案例研究和PwC的知识产权进行了训练。通过定期更新数据以反映税法的变化，PwC的私人LLM在税务领域提供了比传统公共LLMs更准确、透明和可靠的信息。
商业中的私人大型语言模型(Private LLMs)
私人大型语言模型(LLMs)的兴起带来了一系列相关因素和考虑，并未详尽在原文中提及。以下是与该主题相关的事实：
– 将私人LLMs与商业基础设施整合通常需要对计算资源进行重大投资，并需要机器学习方面的专业知识。
– 要有效训练私人LLMs，企业必须能够获取高质量、大规模和多样化的数据集，尤其对于敏感或小众行业而言，这可能是一个挑战。
– 定制LLMs可以通过生成符合特定市场需求和客户偏好的见解和自动化，为企业提供竞争优势。
– 由于私人LLMs是基于专有数据进行训练的，它们在专门任务上的性能可能优于公共模型，后者更具概括性。
– 对私人LLMs进行持续监控和更新对于适应最新的语言趋势、法规变化和行业发展至关重要。
关键问题与回答：
– 实施私人LLMs面临哪些挑战？
投资于技术、数据获取、计算资源和专业人员是企业采用私人LLMs时面临的主要挑战之一。
– 私人LLMs如何解决偏见和误导问题？
由于私人LLMs是根据公司策划的特定数据集进行训练的，因此具有更大的质量控制范围，能够减少偏见，从而减少误导。
– 开发私人LLMs存在哪些风险？
风险包括高昂的成本、可能会对特定公司数据进行过度拟合以及需要持续维护以确保模型保持有效。
主要挑战或争议：
– AI和LLMs在自动化任务中的伦理影响可能导致工作流失。
– 在使用敏感数据进行模型训练时，在隐私和创新之间的平衡。
– 解决和预防AI模型中的偏见问题，如果不仔细检查，这可能会传播和放大社会成见。
优点与缺点：
优点：
– 将LLMs个性化以满足业务特定需求和任务。
– 增加数据安全性，因为专有信息保留在内部。
– 优化业务流程，创造新的服务产品或改进现有产品的潜力。
缺点：
– 开发和维护私人LLMs需要较大的前期成本。
– 保持模型更新和相关性的固有复杂性。
– 对多样性外部数据的有限访问可能导致偏见或狭隘的理解范围。
相关链接：
如需深入了解大型语言模型和人工智能，请访问这些主要领域：
– 企业中AI的开发和使用：IBM AI
– AI技术的创新和趋势：DeepMind
– 有关AI和相关技术的一般信息：OpenAI
– 关于AI的商业洞见和分析：McKinsey & Company
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