58页|2024生成式AI白皮书

2024-03-28 AI

从基础模型到落地的生成式Al应用,需要经过模型训练、模型定制、模型部署、模型推理等环节。各个环节上的行业参与者均面临着不同程度的基础设施、数据集成、应用场景选择、安全与隐私以及负责任Al方面的挑战:

大模型提供商在训练基础模型的过程中,数据准备工作复杂而耗时,训练基础设施的管理与优化有较高的门槛,且算力成本高昂。对于生成式Al应用开发者而言,需要为应用场景选择最为适配的模型,也需要集成来自不同存储库、不同格式的数据,还需要保障用户数据隐私、模型安全以及生成内容的安全。对于生成式Al应用使用方而言,识别应用场景、利用自有数据与大模型进行交互的过程中如何保证数据安全,如何确保模型生成内容所问即所答,都是其挑战所在。

整体来看,能够帮助生成式Al新生态里的产业参与者加速生成式Al应用落地的解决方案,必须具备五大要素:

高性价比的基础设施、丰富而灵活的模型选择、使用私有数据实现差异化定制、开箱即用的生成式Al驱动的应用和负责任的Al。关于部署方式,现阶段用户更倾向于从云端开始部署:一方面大模型尚处于早期,模型能力不断突破,云服务能够助力用户快速使用到最新的模型能力;另一方面,使用云服务也可以助力用户降低基础设施搭建与运维的时间成本,因此云服务商成为各类玩家构建和部署生成式Al应用的首选合作伙伴。

来源:IDC&亚马逊云科技

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