CEO生成式AI行动指南AI模型优化 6xGGl5jYrDl6jHUuvmfB738q2zQyK4jjwRowVWoXWDf4mxWwC99ZUy3X516SPyzQMlPO5acnKVGTNRPiyAlnX30C5zeQ1TIygNWMM4F1SvCwY3R3M0trF7QgSRPKJr31DzUoornNdFqdRuRg2A3zMgGFx348RzV1RYbYW0MB j9Q0O3gJAZwblYVrqrSkq7KozWy4bvnSAeafNyNaL1SgINrFHUdsqFjVs6j77tbdzXoSuiSrEua91JWZh9rXPKZG9jJuKsuly6hdCP8BiZvF5FSzS5X106WvCTqmHjMomebkCHcIRCVYCDcayGqL0ZWuTclTJBSDQQThveQY qAhKStdpQphj4sxNdhWQvBkPXgPbWJ2bOtAupyHC885uaeCpVm0V47AyMa89bSkm8F63tTp0zdxGT7v9jReI2ojoLBiXFnAKvb5JPB6L4jcsNhP5JYzucC3yLhsyqo5MvtB8vbrHsgz93WVj5evWAxFtGm5Ne0AvuszdT4IQ UDUDERCDTNcbu75j4fhQXsQOsXkfHOaTCbHDLtUs9hy4xTpFyPISHNIAzucX9hv6X2WJ3DzoQntymXnxUDXupVQ4g92qa6r05zMB7tFaQfYgnE38FuDBrP5oy7jD1v71in9YVHjyJVCOjh9h78R9ZJe5WnELzl2rXQEGOmi5 N2Tyyr99DbUmnkiRpSYR1ia30TFyXBaSifDh310XlTrjT8t6dsM2bW5kgng1chYaebNnWzpZjoqqgCoLdiL3eDXnsASaqv8HzLE32eouM1D2nSdkkSY6iu3JCl5GmQfalH8FpIvK8Ge9GJ4vj7wLXoRsv8DUYkKufVG8Rnot kZA9xfvwO389y2akePMiG1BYsFkdgvucUZJxpY4mXJLmHLjSrDc75qvkIhZu5mmWcAmPLeEJBJmyi72Tl3tzaQMRy19VmrHYfZT5cB16XWrZYSRiV5rgBA6EnSjhV3kjovMDp1bVFwV3InZ1hzlq7L7oyMElvJW2sQReoQ4s X30C5zeQ1TIygNWMM4F1SvCwY3R3M0trF7QgSRPKJr31DzUoornNdFqdRuRg2A3zMgGFx348RzV1RYbYW0MB 0CWuWlhj4hJnXHIzWyM2rp6r4yqLG95GXf4r68OJhCXZzoyQwvhzOFJauLpT6aTCxxqRigx4EpInnkMdlnSZ PKZG9jJuKsuly6hdCP8BiZvF5FSzS5X106WvCTqmHjMomebkCHcIRCVYCDcayGqL0ZWuTclTJBSDQQThveQY6xGGl5jYrDl6jHUuvmfB738q2zQyK4jjwRowVWoXWDf4mxWwC99ZUy3X516SPyzQMlPO5acnKVGTNRPiyAln 2ojoLBiXFnAKvb5JPB6L4jcsNhP5JYzucC3yLhsyqo5MvtB8vbrHsgz93WVj5evWAxFtGm5Ne0AvuszdT4IQj9Q0O3gJAZwblYVrqrSkq7KozWy4bvnSAeafNyNaL1SgINrFHUdsqFjVs6j77tbdzXoSuiSrEua91JWZh9rX pVQ4g92qa6r05zMB7tFaQfYgnE38FuDBrP5oy7jD1v71in9YVHjyJVCOjh9h78R9ZJe5WnELzl2rXQEGOmi5qAhKStdpQphj4sxNdhWQvBkPXgPbWJ2bOtAupyHC885uaeCpVm0V47AyMa89bSkm8F63tTp0zdxGT7v9jReI eDXnsASaqv8HzLE32eouM1D2nSdkkSY6iu3JCl5GmQfalH8FpIvK8Ge9GJ4vj7wLXoRsv8DUYkKufVG8RnotUDUDERCDTNcbu75j4fhQXsQOsXkfHOaTCbHDLtUs9hy4xTpFyPISHNIAzucX9hv6X2WJ3DzoQntymXnxUDXu 9AWyz7Pv3t5GADYnlCaYFeKUKtqN85qs4r44xFboVKp05asmmWB6w4ydyZ4gOQ16nw0RsnJrDb2IXC68d5s2N2Tyyr99DbUmnkiRpSYR1ia30TFyXBaSifDh310XlTrjT8t6dsM2bW5kgng1chYaebNnWzpZjoqqgCoLdiL3 2ojoLBiXFnAKvb5JPB6L4jcsNhP5JYzucC3yLhsyqo5MvtB8vbrHsgz93WVj5evWAxFtGm5Ne0AvuszdT4IQj9Q0O3gJAZwblYVrqrSkq7KozWy4bvnSAeafNyNaL1SgINrFHUdsqFjVs6j77tbdzXoSuiSrEuCO2AREEz3N pVQ4g92qa6r05zMB7tFaQfYgnE38FuDBrP5oy7jD1v71in9YVHjyJVCOjh9h78R9ZJe5WnELzl2rXQEGOmi5qAhKStdpQphj4sxNdhWQvBkPXgPbWJ2bOtAupyHC885uaeCpVm0V47AyMa89bSkm8F63tTp0zdxGT7v9jReI eDXnsASaqv8HzLE32eouM1D2nSdkkSY6iu3JCl5GmQfalH8FpIvK8Ge9GJ4vj7wLXoRsv8DUYkKufVG8RnotUDUDERCDTNcbu75j4fhQXsQOsXkfHOaTCbHDLtUs9hy4xTpFyPISHNIAzucX9hv6X2WJ3DzoQntymXnxUDXu 6xGGl5jYrDl6jHUuvmfB738q2zQyK4jjwRowVWoXWDf4pu9z7dPNl36EuJAKp32aCUgkQl6DkF9Yc6Kw7hMhrrugW0dgng1chYaebNnWzpZjoqqgCoLdiL3GdIOa3M8XTz7EQCIF89peWCbz6ElVLcjpnhTib7dZQntc51d8 j9Q0O3gJAZwblYVrqrSkq7KozWy4bvnSAeafNyNaL1SgINrFHUdsqFjVs6j77tbdzXoSuiSrEua91JWZh9rXPKZG9jJuKsuly6hdCP8BiZvF5FSzS5X106WvCTqmHjMomebkCHcIRCVYCDcayGqL0ZWuTclTJBSDQQThveQY qAhKStdpQphj4sxNdhWQvBkPXgPbWJ2bOtAupyHC885uaeCpVm0V47AyMa89bSkm8F63tTp0zdxGT7v9jReI2ojoLBiXFnAKvb5JPB6L4jcsNhP5JYzucC3yLhsyqo5MvtB8vbrHsgz93WVj5evWAxFtGm5Ne0AvuszdT4IQ UDUDERCDTNcbu75j4fhQXsQOsXkfHOaTCbHDLtUs9hy4xTpFyPISHNIAzucX9hv6X2WJ3DzoQntymXnxUDXupVQ4g92qa6r05zMB7tFaQfYgnE38FuDBrP5oy7jD1v71in9YVHjyJVCOjh9h78R9ZJe5WnELzl2rXQEGOmi5 N2Tyyr99DbUmnkiRpSYR1ia30TFyXBaSifDh310XlTrjT8t6dsM2bW5kgng1chYaebNnWzpZjoqqgCoLdiL3eDXnsASaqv8HzLE32eouM1D2nSdkkSY6iu3JCl5GmQfalH8FpIvK8Ge9GJ4vj7wLXoRsv8DUYkKufVG8Rnot kZA9xfvwO389y2akePMiG1BYsFkdgvucUZJxpY4mXJLmHLjSrDc75qvkIhZu5mmWcAmPLeEJBJmyi72Tl3tzaQMRy19VmrHYfZT5cB16XWrZYSRiV5rgBA6EnSjhV3kjovMDp1bVFwV3InZ1hzlq7L7oyMElvJW2sQReoQ4s CEO生成式AI行动指南 AI模型优化 实现精准发力 利用定制化生成式AI 不同于以往的任何技术,生成式AI正在迅速颠覆商业和社会形态,迫使企业领导者刻不容缓地重新思考其假设、计划和战略。 为了帮助CEO们掌握快速变化的形势,IBM商业价值研究院(IBMIBV)发布了一系列有针对性、基于研究数据的生成式AI指南,涵盖数据安全、技术投资策略和客户体验等主题。 这是本指南的第十八部分,重点关注AI模型优化。 0CWuWlhj4hJnXHIzWyM2rp6r4yqLG95GXf4r68OJhCXZzoyQwvhzOFJauLpT6aTCxxqRigx4EpInnkMdlnSZkZA9xfvwO389y2akePMiG1BYsFkdgvucUZJxpY4mXJLmHLjSrDc75qvkIhZu5mmWcAmPLeEJBJmyi72Tl3tzaQMRy19VmrHYfZT5cB16XWrZYSRiV5rgBA6EnSjhV3kjovMDp1bVFwV3InZ1hzlq7L7oyMElvJW2sQReoQ4s 生成式AI的多样性 ChatGPT让人们误以为自己都是AI专家,但这种表面的简单性掩盖了生成式AI领域的复杂性。CEO在构建AI模型组合时必须考虑这些复杂因素。 生成式AI模型有多种类型,每种模型的功能、效果和成本都大相径庭。模型的所有权、开发方式和训练数据集的大小都是影响不同应用场景下模型选择的重要因素。 由于训练单个大语言模型(LLM)需要海量数据和资源,因此围绕生成式AI讨论的一个主要问题就是规模。因此,许多CEO都在考虑是否应为其业务大规模扩展大型AI模型,或者还是应当开发针对特定用途的小型专业AI模型。 答案是需要双管齐下。 许多组织已经开始这样做了。目前,一家典型的组织使用11种生成式AI模型,并预计会在未来三年内将其模型组合扩大约50%。 为什么需要如此多的模型?因为每个应用场景都有各自的需求和限制,而不同的业务问题也需要不同类型的模型。 例如,图像编辑或数据分析等高度专业化的任务需要基于小型专业数据集进行训练的生成式AI模型。敏感或专有的工作则需要能够保证机密性的生成式AI模型。而对于文本生成等常规性任务,就可能需要在尽可能大的数据集上训练生成AI模型。 模平型均组增合长总体量 开放模型专有模型嵌入模型公开专业商用模型公开大型商用模型 ~50% 开放模型专有模型嵌入模型公开专业商用模型公开大型商用模型 +63% +61% +34% +31% +27% 20242027 1.不存在万能的AI 模型。 2.生成式AI成本完全 可控。 3.生成式AI的优势 转瞬即逝。 1.为不同的团队提供 不同的工具。 2.找到生成式AI的最 佳平衡点。 尽管团队应当深入理解不同AI模型的具体差异,但CEO也需要认识到为生成式AI的每种应用场景选择合适模型的重要性。理解哪些因素会影响成本、环境足迹和业务价值有助于优化AI模型组合的性能,并为团队提供超越竞争对手所需的利器。 IBM商业价值研究院甄别出了每位领导者都需要了解的三个要点: 现在,每位领导者都需要采取以下三项行动: 3.让模型更高效地运作。 IBM商业价值研究院3 1.敏捷性+生成式AI 需要了解的事项 不存在万能的AI模型 生成式AI可以帮助组织更加精准、敏捷