推荐阅读《GenAI技术落地白皮书》,本报告旨在深入剖析生成式人工智能(GenAI)技术在企业中的应用策略,为企业如何有效利用GenAI构建竞争优势提供全面指导。以下是对报告内容的专业解读,助您高效获取关键信息。

一、GenAI技术概览与重要性

GenAI,即生成式人工智能,正在经历前所未有的发展高潮,以ChatGPT为代表的应用展示了其在交互性、实用性和创造性的巨大潜力。企业应意识到,GenAI不仅能够加速产品创新、降低成本、简化数据分析、提升用户体验,还能催生AI原生应用,为市场带来颠覆性变革。因此,构建GenAI能力已成为企业智能化转型和提升竞争力的必然选择。

二、GenAI落地方法论:“选-育-用”

**选:大模型的选择与技术路线

**技术路线:企业应基于自身条件(技术实力、资金、业务目标)选择技术路线,包括深度研发、工程化适配现有模型或直接使用大模型服务。

**大模型池构建:依据成本、效果、性能三要素的平衡,选择适合企业应用场景的基础大模型,形成个性化大模型池。

**育:大模型的定制化培育

**工程化适配:通过提示词工程、检索增强生成、微调等方法,企业可定制大模型,微调虽技术门槛较高,但能显著提升模型适用性。

**用:大模型的高效应用

**基础设施:考虑自建/租用数据中心或使用云服务,后者更灵活高效,利于快速部署和成本控制。

**AI Agent:集成大模型能力,提升业务流程效率,实现GenAIOps,强化团队协作,消除流程断点。

**安全管理:采用AITRiSM框架,确保AI应用的可信度、安全性和合规性,涵盖风险管理、信任管理和安全管理三大方面。

三、GenAI落地策略总结

务实战略:综合考量成本、效果、性能,选择最适合的技术路径和大模型。

先进架构:构建灵活可扩展的技术底座,支持快速迭代,确保技术的兼容性与集成性。

全面治理:建立AI治理体系,有效管理技术、市场、法律及伦理风险。

开放创新:持续追踪技术前沿,通过开放合作模式促进GenAI技术的应用与发展。

四、实践建议

明确自身需求:企业首先需明确GenAI技术在其业务场景中的具体需求与目标。 1. 技术路线评估:根据企业资源与业务特点,合理选择技术路线,避免资源浪费。 1. 重视安全合规:在GenAI应用全生命周期内,严格执行AITRiSM,确保数据安全与用户隐私。 1. 灵活利用云服务:利用云基础设施和大模型服务,加速部署,减轻运维压力。 1. 持续学习与合作:跟踪GenAI技术动态,与科研机构、行业伙伴建立合作,共同推动技术进步与应用创新。

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生成式人工智能是利用复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,以创造新的原创内容的人工智能技术。这项技术能够创造文本、图片、声音、视频和代码等多种类型的内容,全面超越了传统软件的数据处理和分析能力。2022年末,OpenAI推出的ChatGPT标志着这一技术在文本生成领域取得了显著进展,2023年被称为生成式人工智能的突破之年。这项技术从单一的语言生成逐步向多模态、具身化快速发展。在图像生成方面,生成系统在解释提示和生成逼真输出方面取得了显著的进步。同时,视频和音频的生成技术也在迅速发展,这为虚拟现实和元宇宙的实现提供了新的途径。生成式人工智能技术在各行业、各领域都具有广泛的应用前景。
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