为您的企业选择正确的人工智能模型的 5 个技巧

开放AI的GPT-4o,谷歌的双子座， 和人类的克劳德。一个 然而，虽然这些较大的模型占据了头条新闻，但另一组模型却越来越受到关注。一些专家认为 小语言模型

（SLM）可能是新一代人工智能的未来。还：Asana 推出了一款用于设计人工智能代理的无代码工具 - 也就是你的新“队友”

研究公司 Gartner 表示，虽然法学硕士传统上主导着语言模型的开发，SLM 为关键挑战提供了潜在的解决方案

由职能领导确定，包括预算限制、数据保护、隐私问题和风险缓解与人工智能相关。商业领袖在探索新一代人工智能时可能不得不在更大和更小的模型之间做出选择。 那么谁会赢得这场战斗呢？

五位商界领袖向我们发表了他们的看法。

1. 考虑特定领域的机会

金融服务巨头 L&G 集团首席数据和分析官克莱尔·汤普森 (Claire Thompson) 表示，她预计小型和大型模型将在商业活动中占有一席之地。然而，她也认为当今备受瞩目的模型可以针对新的用例进行调整。

“我可以看到一些法学硕士可以开始接受特定主题的培训，以获得更多细节，而且我可以看到这种情况开始越来越多地发生，”她说。

虽然特定领域模型存在差距，但 Thompson 告诉 ZDNET，她不确定许多公司是否会投入人力和财力资源进行内部开发。一个 

“我不知道你是否会建造自己的，”她说。“当我谈论构建模型时，更多的是在内部利用现有模型并在安全的环境中使用数据来实现结果。”

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然而，无论是大还是小，汤普森表示，未来是关于特定领域模型的。

“我认为我们将开始推出更多量身定制的车型，”她说。“例如，您可以看到如何围绕医疗信息、气候主题和 ESG 以及资产市场定制模型。正是在这些特定用例中，您可以获得更多定制模型。”

2. 为课程选择合适的马匹

MAG 机场集团首席信息官 Nick Woods 是另一位数字化领导者，他表示新一代人工智能的未来可能是大型和小型模型的融合。

“我不认为这是一刀切的做法，”他说。“我认为您选择的模型取决于您业务中的用例。”

伍兹告诉 ZDNET，听到专业人士说该组织应该启动人工智能项目并不罕见。他的反应？“不，这是我们最不应该做的事情。”

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伍兹表示，高管们应该关注业务转型议程，并决定哪些工具（包括人工智能）可以帮助实现正确的结果。“因此，例如，我们可能希望在边缘运行一个小型的特定模型来解决特定的用例，例如发现空中桥梁何时停靠，”他说。

“当我尝试为诸如‘全球空中交通是什么样的，它将如何对天气变化做出反应？’这样的问题创建模型时，我可能会运行一些不同的东西。”

伍兹说，简而言之，选择模型就是为球场选择合适的马。

“我认为你会看到许多小型模型针对特定用例大规模部署在边缘，”他说。“这几乎是不可避免的。不过，我仍然认为你会看到一些大型模型盛行。”

3.考虑上下文

Gartner 数字业务执行领导力实践高级分析师加布里埃拉·沃格尔 (Gabriela Vogel) 表示，她与首席信息官的对话表明，小型的、特定领域的模型可以发挥重要作用——至少在短期内如此。

“与我交谈的客户正在尝试寻找并创建适用于特定环境的模型，”她说。“它们不一定是大型通用模型，而是专门与特定应用程序的小型数据库相关联的模型。”

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Vogel 告诉 ZDNET，越来越多的公司正在使用 SLM 从探索转向生产生成人工智能服务。

“他们正在做出这种转变，因为他们已经进行了很多测试，”她说。“他们已经看到了对于更大的模型来说什么是有效的，什么是无效的，然后他们尝试更具体地应用这种方法。这就是我个人在我的客户身上看到的。”

4. 减少幻觉

Big Bus Tours 客户满意度负责人 Ollie Wildeman 表示，选择 SLM 或 LLM 取决于用例，对于许多公司来说，选择范围可能会更小而不是更大。

他告诉 ZDNET，Big Bus Tours 如何使用 Freshworks 客户服务套件，这是一款全渠道支持软件，包括人工智能驱动的聊天机器人和票务。该公司还使用 Satisfi Labs 的人工智能虚拟助手，该助手连接到其网站并处理基本的客户查询。

“Satisfi 的人工智能技术只从与他们合作的特定公司获取数据，”他说。“该公司的技术并未与大型人工智能（如 ChatGPT 或其他工具）相连接——他们是自己做的。”

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怀尔德曼表示，这种封闭的方法可以创造商业利益——高管们可以确定他们的数据是如何被谨慎使用来产生输出的。

“这样，你的数据就更安全，因为你知道它来自哪里以及他们正在使用什么流程，”他说。“此外，你产生的幻觉也会减少，因为你知道你使用的模型是为你所处的业务类型而设计的。”

这些结果使维尔德曼得出结论，较小的、特定领域的模型对于企业来说非常重要。

“我认为对于企业来说，模型的选择将会更加具体，而对于普通用户来说，这些随处可见的大量免费模型可能会很受欢迎。”

5. 关注第一方数据

Tripadvisor 数据和人工智能主管拉胡尔·托德卡 (Rahul Todkar) 表示，对于一家公司来说，正确的模式可能不仅仅是大小问题。

专业人士可以尝试这两种模型。然而，托德卡告诉 ZDNET，专门构建和定制的模型是人工智能的未来，无论它们被定义为大还是小。

“以 Mistral 7B 为例，与其他法学硕士相比，它是一个相对较小的模型，但当你考虑特定任务时，它的表现却非常好，”他说。“所以，对我来说，未来是关于可定制模型的。”

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托德卡认为人工智能成功的关键是确保模型安全有效地使用您的数据。

“重要的不是训练规模或模型的特征，而是采用该模型并将其应用到您的第一方数据环境中，”他说。“那时你就可以超越现成的模型，并可以使用数据中的见解。所以，答案将在中间的某个地方。”