五大關(guān)鍵要素：解鎖生成式AI全新機(jī)遇-IDC+亞馬遜云科技

五大關(guān)鍵要素解鎖生成式AI全新機(jī)遇77有必要盡快將生成式AI融入企業(yè)級(jí)戰(zhàn)略，確定是自建模型還是使用模型定制定制路線進(jìn)行模型的適配與調(diào)整，將經(jīng)過(guò)評(píng)估驗(yàn)證的模型集成到企業(yè)應(yīng)用系35%的企業(yè)表示已經(jīng)做了一些初步的測(cè)試與概念驗(yàn)證，但還沒(méi)有明確的投資計(jì)為主，如基于大模型升級(jí)的智能客局限于小部分客戶群體或者不足百為各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地時(shí)間都需要集成生成式AI的熱門(mén)領(lǐng)域熱門(mén)領(lǐng)域生成式AI應(yīng)用預(yù)計(jì)落地時(shí)間專注在面向客戶的應(yīng)用專注于財(cái)務(wù)/運(yùn)營(yíng)應(yīng)用專注在數(shù)字營(yíng)銷應(yīng)用18個(gè)月以上小于6個(gè)月科技行業(yè)正處于開(kāi)創(chuàng)性時(shí)刻，生成式AI使預(yù)測(cè)變得更加容眾多商業(yè)模式和競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略的于用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)的安全性要求更高，在模型定制環(huán)節(jié)的工作有更加多樣性的法以充分利用企業(yè)自有知識(shí)使模型更好地理解上下文的語(yǔ)境，給出更相關(guān)的答案?□............大模型提供商?基礎(chǔ)模型訓(xùn)練能數(shù)據(jù)準(zhǔn)備耗時(shí)耗力：相比中小模型，用于大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)有三個(gè)特征?數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練的基礎(chǔ)設(shè)施成本高昂：大模型的單次訓(xùn)練通常會(huì)用到千卡甚至萬(wàn)卡級(jí)確保模型效果不斷提升：能夠確保大模型走向市場(chǎng)的前提在于模型生成內(nèi)容的模型選擇與評(píng)估耗時(shí)且無(wú)參考依據(jù)：一方面，今天的大模型應(yīng)用仍然處于早期，模型適配與調(diào)整門(mén)檻較高：從基礎(chǔ)模型到能上線的生成式AI應(yīng)用，離不開(kāi)對(duì)于安全要求高：生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者，既需要保證用戶用于模型定制的數(shù)據(jù)不被數(shù)據(jù)準(zhǔn)備◆準(zhǔn)備數(shù)據(jù)耗時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備◆準(zhǔn)備數(shù)據(jù)耗時(shí)長(zhǎng)清洗數(shù)據(jù)耗時(shí)長(zhǎng)應(yīng)用集成模型推理●部署AI應(yīng)用需要從Iaas/Pa模型部署★數(shù)據(jù)安全與隱私問(wèn)題▲復(fù)雜的跨系統(tǒng)的集成確定應(yīng)用場(chǎng)景模型定制模型訓(xùn)練模型選擇模型選擇在眾多大模型中選擇試錯(cuò)成本高模型選擇與適配相關(guān)自有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)相關(guān)AI應(yīng)用程序規(guī)?；嘘P(guān)確保負(fù)責(zé)任AI有關(guān)AI基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)公平可解釋性隱私與安全性穩(wěn)健性治理透明度數(shù)據(jù)基座全面集成可治理生成式AI驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用包含AI的應(yīng)用（水平跨行業(yè)應(yīng)用/行業(yè)專屬應(yīng)用）差異化定制、生成式AI驅(qū)動(dòng)發(fā)揮數(shù)據(jù)差異化優(yōu)勢(shì)差異化定制基礎(chǔ)模型模型調(diào)優(yōu)提示詞工程檢索增強(qiáng)生成（RAG）簡(jiǎn)單易用行業(yè)專屬模型基礎(chǔ)設(shè)施基礎(chǔ)架構(gòu)云平臺(tái)/本地部署/混合部署安全數(shù)據(jù)安全云安全AI基礎(chǔ)設(shè)施軟件管理并優(yōu)化計(jì)算、低成本高性能(開(kāi)源/商業(yè)化，通用模型/行業(yè)模型)模型選擇多樣性與靈活性管理并優(yōu)化計(jì)算、存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)設(shè)施，為AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)提供從部署到上線的全面支式以更好地管理生成式AI應(yīng)用的整體成本，也是基礎(chǔ)設(shè)施層需要具備的重要能差異化定制生成式AI應(yīng)用：要構(gòu)建適配企業(yè)自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景和個(gè)性化需求的生成塑造企業(yè)差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)至關(guān)重要。企業(yè)尤其不希望自己的優(yōu)勢(shì)被外部所利用，構(gòu)建生成式AI應(yīng)用的完整流程上涉及的數(shù)據(jù)來(lái)源更廣泛?不僅是訓(xùn)練環(huán)節(jié)整好的大模型API或者SDK直接嵌入應(yīng)用程序，與該應(yīng)用程序直接交互。這種無(wú)需任何編程、數(shù)據(jù)工程操作，任何員工可以直接上手啟動(dòng)成本低，尤其從云上開(kāi)始使用該項(xiàng)能力，啟動(dòng)成本無(wú)法利用到企業(yè)專有數(shù)據(jù)，模型為企業(yè)帶來(lái)的差異化競(jìng)對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行早期探索需一定的數(shù)據(jù)工程與編程技能涉及到模型調(diào)優(yōu)，會(huì)產(chǎn)生一定的算力成本。使用提示詞可以利用企業(yè)專有數(shù)據(jù)，能夠充分發(fā)揮企業(yè)的差異化優(yōu)勢(shì)企業(yè)正式開(kāi)始測(cè)試生成式需要數(shù)據(jù)工程以及專業(yè)的算模型訓(xùn)練到部署各個(gè)環(huán)節(jié)都可以利用企業(yè)專有數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)整體來(lái)看，采用開(kāi)箱即用的解決方案可以讓企業(yè)以較低的成本快速使用模型能力；自主訓(xùn)練模型需要內(nèi)部有非常專業(yè)的大模型領(lǐng)域的人才以及技能，且整體投資成本例：生成式AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)字員工可以代替人類員工服務(wù)更多的客戶；生成式AI驅(qū)動(dòng)的優(yōu)選內(nèi)部可輕松獲取該領(lǐng)域技能的場(chǎng)景。如內(nèi)部不具備該技能，則需要考慮外部落地的典型應(yīng)用場(chǎng)景主要圍繞增強(qiáng)客戶體驗(yàn)、提升員工生產(chǎn)力與創(chuàng)造力以及優(yōu)化業(yè)解決方案指南中包括預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型、AmazonOpenSearch品和技術(shù)已經(jīng)全面賦能智能手機(jī)、智能汽車、智能硬件等多個(gè)智能產(chǎn)品和場(chǎng)品和技術(shù)已經(jīng)全面賦能智能手機(jī)、智能汽車、智能硬件等多個(gè)智能產(chǎn)品和場(chǎng)●中科創(chuàng)達(dá)基于亞馬遜云科技基礎(chǔ)設(shè)施成功訓(xùn)練全自主大模型，提升生產(chǎn)●中科創(chuàng)達(dá)基于亞馬遜云科技基礎(chǔ)設(shè)施成功訓(xùn)練全自主大模型，提升生產(chǎn)智化轉(zhuǎn)型，同時(shí)亞馬遜云科技也為中科創(chuàng)達(dá)自身技術(shù)的創(chuàng)新注入了強(qiáng)勁動(dòng)業(yè)務(wù)的可能性，希望借助生成式業(yè)務(wù)的可能性，希望借助生成式AI，改善游戲體驗(yàn)，賦能業(yè)務(wù)決策。其中●通過(guò)AmazonBedrock的MOONTON木瞳12個(gè)月內(nèi)行動(dòng)計(jì)劃?著手通用、易落地的業(yè)務(wù)場(chǎng)景12～24個(gè)月行動(dòng)計(jì)劃?關(guān)注行業(yè)專有、高潛力的業(yè)務(wù)場(chǎng)景24～36個(gè)月行動(dòng)計(jì)劃?投資長(zhǎng)遠(yuǎn)、顛覆性的技術(shù)與場(chǎng)景行業(yè)垂直的場(chǎng)景先從POC開(kāi)始平臺(tái)建設(shè)可以先從云端開(kāi)始投資生成式AI的模型景建立公司范圍內(nèi)的評(píng)估和跟蹤開(kāi)源生成式人工智能代建立生成式人工智能評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)并將其應(yīng)用納入所有新為應(yīng)用場(chǎng)景選擇模型模型適配和模型調(diào)整應(yīng)用程序集成持續(xù)迭代（Prompt速選擇模型，參數(shù)量不一定越大越好，百億參數(shù)量的模型也許更適合當(dāng)前的生產(chǎn)環(huán)提示詞工程：采用預(yù)訓(xùn)練模型的最簡(jiǎn)單方法，無(wú)需對(duì)模型或其參數(shù)進(jìn)行任何更新其技術(shù)設(shè)施、對(duì)模型進(jìn)行充分的驗(yàn)證和迭搭建運(yùn)維工作、具備行業(yè)領(lǐng)先AI應(yīng)用實(shí)踐行交互的過(guò)程中，可以選擇生成式AI驅(qū)動(dòng)的監(jiān)測(cè)評(píng)估與反饋。進(jìn)行負(fù)責(zé)任的模型治建立衡量應(yīng)用是否成功的評(píng)估體系：針對(duì)生成式AI應(yīng)用，嘗試定義一套明確的亞馬遜云科技致力于不斷降低機(jī)器學(xué)習(xí)使用門(mén)檻，在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案結(jié)合，以提供幫助客戶減少能源消耗和減少碳排放的建議；Nasdaq利用 Q先在亞馬遜云科技落地?亞馬遜云科技將提供首款搭載NVIDIAGraceHopper超發(fā)布支持千億級(jí)甚至萬(wàn)億級(jí)參數(shù)規(guī)模模型訓(xùn)練的Trainum2，以及面向推理的GK104“Kepler”AmazonSageMaker?訓(xùn)練與微調(diào)基礎(chǔ)模型的一站式平臺(tái)。MLops編排：在統(tǒng)一模型選擇選擇模型適配和模型調(diào)整定制應(yīng)用程序集成集成企業(yè)面向場(chǎng)景構(gòu)建每一個(gè)AI應(yīng)用都要嘗支持用戶輕松訪問(wèn)各種主流模型?多次嘗試和切換模型，最終選出最匹配需求的模.……除了業(yè)界領(lǐng)先的基礎(chǔ)模型外，AmazonBedrock還提供了自研基礎(chǔ)模型Amazon 高效評(píng)估、比較和選擇最適合其應(yīng)用場(chǎng)景和業(yè)務(wù)需求的模型：支持用戶自動(dòng)或者人QAmazonQ是…描述并與整個(gè)企業(yè)共享。此外，通過(guò)儀表板和報(bào)告上的新的概要總結(jié)功能，人員能夠在沒(méi)有主管協(xié)助的情況下滿足客戶對(duì)各種問(wèn)題的需求，Amazon更直觀的方式來(lái)了解上下游庫(kù)存變化如何影響他們未來(lái)的運(yùn)營(yíng)。借助Amazon碼片段到全函數(shù)的代碼建議，也支持命令行中的CLI補(bǔ)全和自然語(yǔ)言到bash的轉(zhuǎn)訓(xùn)練底層模型；在模型訓(xùn)練與推理的各個(gè)環(huán)節(jié)，所有數(shù)據(jù)在傳輸和靜態(tài)時(shí)均經(jīng)過(guò)加置負(fù)面內(nèi)容的閾值來(lái)過(guò)濾有害內(nèi)容，還可以設(shè)定模型響應(yīng)中的個(gè)人身份信息的變換交互。通過(guò)提供一致的用戶體驗(yàn)并標(biāo)準(zhǔn)化生成型AI應(yīng)用程序的安全和隱私控制，端到端的數(shù)據(jù)服務(wù)能力是大模型成功應(yīng)用的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)?