一件型的年龄人工智能似乎正在崩溃。当企业急于嵌入人工智能在他们的运营中，出现了一个鲜明的现实：通用语言模型，虽然令人印象深刻，但在面对专业的行业需求时常常绊倒。
对于我们这些在语音AI等领域工作的人来说，这种局限性尤其明显，因为我们的技术是复杂的理解和行动链中的第一步。如果AI无法掌握特定于行业的行话或产生上下文适当的响应，将语音转换为文本无意义。最近在医疗领域工作，我们看到了如何将精确的语音识别与专业混合在一起LLMS可能意味着准确的诊断转录和潜在危险错误之间的差异。
输入“带上自己的LLM”（BYO -LLM） - 关于企业如何使用AI集成的不断发展的共识。时机是完美的：LLM景观爆炸了，诸如DeepSeek和Mistral具有挑战性的新贵Openai和谷歌的统治地位，证明创新不仅限于硅谷的围墙花园。
摆脱大型技术
每个行业都会说自己的语言 - 从法律公司解析判例法到解码技术手册的制造商。这种专业恰恰是为什么供应商锁定已成为技术行业最古老的陷阱的原因。
随着技术以扭曲速度的发展，将整个堆栈押注在单个提供商的LLM上越来越有风险。BYO -LLM提供了一条逃生路线 - 如果出现更好的模型，公司就可以迅速转动而无需进行完整的基础设施大修。
合规角使这种自由更加关键。诸如GDPR之类的法规要求严格的数据控制，BYO -LLM使组织可以在本地托管模型或选择符合区域合规性标准的提供商 - 对于数据主权不可谈判的部门至关重要。
开源革命
DeepSeek的出现标志着一个转折点：LLM发展的障碍正在下降，即使仍然存在战略障碍。
尽管拥抱面孔等平台已经使访问预训练的模型民主化，但创建有竞争力的LLM仍然需要认真的资源。对艺术状态的填补变得越来越容易，现在是一种非常快速的方法企业维护IP并具有特定于特定的LLM，该LLM了解其用例。
开源对基础模型级别和可供使用的填充工具都至关重要。
建立自己的野兽
对于关注自己的LLM旅程的组织，培训基础模型的价格标签可以达到八个数字。微调现有模型便宜，但仍需要大量投资。您的购物清单包括精英数据科学家（指挥天文薪水），严重的计算肌肉和清洁，正确标记的数据的山脉。
模型效率不是可选的 - 实时申请，每毫秒的延迟都会杀死用户体验。级联系统可以通过分阶段处理语音来解决这一问题，但优化仍然是一个持续的挑战。
将安全要求和本地部署添加到混音中，您的基础架构需要乘以。
构建与整合困境
除非您的差异化合物取决于基础专有AI，否则大多数公司将从整合既定模型中受益。关键是知道何时建造和何时借用。对于实时应用程序，您需要健壮基础设施 - 思考本地部署，可扩展的计算资源以及可以处理技术复杂性和特定于行业要求的团队。
AI的未来并不是要拥有最大的模型，而是要拥有合适的模型。随着开源创新的加速和专业模型的加速，成功将获得成功的人，可以无缝地整合每个任务的完美工具。
通用AI死了。定制革命万岁！
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