一,前言:
在上一讲里面,我主要演示了一下如何通过调用openAI的API来创建一个自己的AI智能客服助理。
看似这种AI智能客服助理似乎已经能够满足一部分企业要求(当然,是在能够成功解析结构的情况下)。
然而,事实上,大部分的企业对AI智能客服的要求都不会这么简单。
并且,企业除了做AI智能助理以外,还可能会需要AI数据分析师,AI写作师,AI绘画师等等。
因此,如果仅仅靠着这种简单的搭建一个API就想要达到效果,并不现实。
那么,如果我们想要搭建这种其他的AI要怎么办呢?
那这里就不得不提到一个概念---大模型!
二,企业级大型语言模型与私有化模型揭秘。
今天我主要分享的是企业级大型语言模型(LLM)和企业私有化大型模型的奥秘。
可能有些人对于这些概念还不太熟悉,总是觉得神神秘秘的,但是,事实上,他们并没有那么复杂。
先来聊聊LLM模型。
LLM模型,也就是大型语言模型(Large-scale Language Model),它是一种基于机器学习和自然语言处理技术的先进模型。
我们熟知的ChatGPT、claude、文心一言等,都是基于这种模型构建的。
它们的核心功能是通过分析和学习大量的文本数据,来理解和处理自然语言。
当我们向LLM模型提出问题时,它会利用其庞大的数据集来寻找和匹配相关的信息。
比如我让他写一首诗:
如果遇到常见问题,模型能够迅速给出回答;而对于那些较为罕见或新颖的问题,LLM模型则会进行深入的思考和推理,以提供最合适的答案。
也就是有时候大模型会思考很长的时间,甚至可能思考失败。
这个过程不仅体现了模型的智能,也展示了它的学习能力——它能够根据我们的问题,不断地自我学习和优化。
更令人惊叹的是,LLM模型的学习能力远超我们人类。
每当它遇到无法解答的问题时,它不仅会记录这次对话,还会将其纳入自身的数据集,以便在未来遇到类似问题时,能够提供更加精准和高效的回答。
那么,私有化大型模型又是什么呢?
三,企业私有化大模型的概念
我们从这个名字的构成来解析:企业、私有、大模型,这三个词汇各自承载着不同的意义。
企业通常指代一个组织或公司,它们拥有自己的商业目标,比如销售产品、提供服务等。
私有则意味着某物属于特定的个人或组织,并且不是公开共享的,就像我们的私人手机或私人物品。
而大模型在这里指的是机器学习模型,这是一种计算机技术,允许计算机从数据中学习,类似于我们从失败中吸取教训,不断进步。
机器学习模型通过大量的数据和重复的训练,不断犯错和失败,然后从这些经验中自动找出规律,最终能够做出准确的预测和决策。
这里的“大”字,意味着模型拥有更多的节点,能够存储和处理更多的信息,具有更强的学习能力和预测能力。
相比之下,小模型则相对简单,处理能力有限。
那么,小模型能否进化成大模型呢?
答案是肯定的。
只要投入足够的资源,比如金钱、算力、数据和参数,小模型就能成长为大模型,就像一个小树苗也可以长成参天大树一样一样。
当我们将企业、私有化和大模型这三个要素结合起来,我们会发现每个企业都有自己独特的需求和挑战。
企业需要根据自己的情况来定制解决方案。
私有化大模型可以帮助企业解决特定的问题,同时保护数据安全和隐私,这是大多数企业都非常关心的问题。
使用公开模型或共享模型可能会带来数据泄露或被滥用的风险,而拥有私有化大模型可以确保数据的安全,不被外部访问。
然鹅,
建立和维护私有大模型并不容易,它需要考虑数据、算法、硬件等多方面的因素,这需要大量的时间、金钱和专业知识。
私有化大模型是企业拥有并使用的复杂机器学习模型,这种模型不公开、不共享,只供该企业使用。
虽然建立私有化大模型需要投入较多,但从长远来看,它能够直接解决企业场景内的许多问题,降低成本,提高效率。
选择私有化大模型,就像是选择买房而不是租房,或者选择自己建造房子。
虽然短期内看起来成本较高,但长远来看,它能够提供更多的隐私和安全性,保证每天的生活质量。
四,结尾
最后,让我们来总结一下私有化大模型的优缺点。
优点包括数据安全、隐私保护、定制化解决方案、长期的成本效益等。缺点则包括较高的初始投资、维护成本以及需要专业知识等。
企业在选择是否采用私有化大模型时,需要根据自己的实际情况和长远规划来做出决策。
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@小机
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原文链接:
AI进阶指南第三课,了解什么是大模型? (qq.com)https://mp.weixin.qq.com/s/fVCbV0GYuuv2wMwro_-vCQ