咕噜通转的新闻 許多企業發現,在互聯網上訓練的現成AI模型可能仍然缺乏對其領域的具體、深入的瞭解。 PGA巡迴賽數字和廣播技術高級副總裁Scott Gutterman意識到,生成式 AI 的基礎模型可以在來自互聯網和其他來源的大量數據上進行訓練,但即使在高爾夫等主流話題上,它仍然缺乏深入、具體的知識。
隨著人工智能項目從試點項目階段逐漸進入運營階段,企業用戶發現,如果要讓當今的通用模型(如 Anthropic 或 OpenAI 提供的模型)發揮作用,就必須為其添加更多行業特定或業務特定的數據。例如,法律科技公司 Luminance 擁有一個 AI 模型,該模型在過去 10 年中專門針對超過 1.5 億份法律文件進行了訓練。
研究公司國際數據公司的人工智能和數據總經理兼集團副總裁兼全球人工智能負責人 Ritu Jyoti 表示,要增強模型也得考慮成本和複雜性。只有當一家公司從頭開始訓練自己的模型時,才能達到目前最高的準確度。但這種方法所需的成本和人才對大多數企業來說是難以承受的。拜耳的 McQueen 表示,例如,定製一個小型語言模型的成本可能從 50 萬美元到數百萬美元不等。而模型持續的維護又需要額外費用。
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