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企業(yè)或個(gè)人構(gòu)建人工智能上層應(yīng)用的幾種方式,以及每種方式的優(yōu)劣 原創(chuàng)

發(fā)布于 2024-7-2 11:49
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“ 人工智能技術(shù)是以技術(shù)服務(wù)的形式存在”

在當(dāng)今人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代,怎么快速且有效的搭建一個(gè)人工智能服務(wù)是每一家企業(yè)需要解決的問(wèn)題之一。

搭建人工智能服務(wù)有哪幾種方式?

人工智能是以網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的形式存在的,而一家企業(yè)或個(gè)人想搭建人工智能服務(wù)有哪幾種實(shí)現(xiàn)的可能呢?

在這里總結(jié)了幾種方式,每種方式都有自己的優(yōu)勢(shì)以及劣勢(shì),而且?guī)追N方式并不是完全獨(dú)立的,也可以根據(jù)自己的情況把幾種方式進(jìn)行結(jié)合。

下面的幾種方式是從易到難。

企業(yè)或個(gè)人構(gòu)建人工智能上層應(yīng)用的幾種方式,以及每種方式的優(yōu)劣-AI.x社區(qū)


調(diào)用第三方大模型服務(wù)接口

這種方式最簡(jiǎn)單也最直接,開(kāi)發(fā)者只需要在第三方平臺(tái)注冊(cè)一個(gè)開(kāi)發(fā)者賬號(hào)即可使用。比如openAI,通義千問(wèn),文心一言等大模型平臺(tái)。

這種方式的優(yōu)點(diǎn)是技術(shù)成本低,可以在完全不懂人工智能技術(shù)的情況下,有一個(gè)前端和后端就可以構(gòu)建自己的人工智能應(yīng)用。

缺點(diǎn)是有一定的接口使用成本,以及在對(duì)數(shù)據(jù)安全性要求比較高的情況下無(wú)法使用,以及在垂直領(lǐng)域可能表現(xiàn)較差。

使用開(kāi)源大模型微調(diào)

這種方式就是使用一些開(kāi)源的大模型,在其模型的基礎(chǔ)之上使用自己的數(shù)據(jù)對(duì)大模型進(jìn)行微調(diào)。比如lora,p-tuning等。

其優(yōu)點(diǎn)是技術(shù)難度低,只需要懂得簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)即可,并且靈活方便,可以本地部署不依賴于第三方服務(wù)商,更加適合垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù)。

這種方式可以說(shuō)沒(méi)什么缺點(diǎn),是大部分企業(yè)選擇的方式。

企業(yè)或個(gè)人構(gòu)建人工智能上層應(yīng)用的幾種方式,以及每種方式的優(yōu)劣-AI.x社區(qū)


完全自定義大模型

這種方式就是在有足夠技術(shù)底蘊(yùn)的情況下,可以完全獨(dú)立設(shè)計(jì)和訓(xùn)練屬于自己的大模型。比如openAI,谷歌,阿里云等巨頭企業(yè)。

其優(yōu)點(diǎn)是完全自定義,可以滿足理論上任何業(yè)務(wù)場(chǎng)景,技術(shù)完全獨(dú)立自主可控,可以在業(yè)務(wù)領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行最完善的適配。

缺點(diǎn)就是技術(shù)難度大,成本高,對(duì)大部分企業(yè)來(lái)說(shuō)都是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。


大模型+本地知識(shí)庫(kù)

這種方式可以說(shuō)是在前面三種方式的基礎(chǔ)上進(jìn)行的強(qiáng)化,大模型可以選擇前面三種的任何一種實(shí)現(xiàn),不論是使用第三方,還是自定義或微調(diào)開(kāi)源模型。

這種方式可以說(shuō)是大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的結(jié)合,更多的是為了解決大模型天生的缺陷,那就是數(shù)據(jù)更新不及時(shí),訓(xùn)練的數(shù)據(jù)都是之前的舊數(shù)據(jù)。

而有了本地知識(shí)庫(kù)的加持,那么就可以讓大模型有了一個(gè)資料庫(kù),只要這個(gè)資料庫(kù)更新及時(shí),那么大模型在垂直領(lǐng)域和數(shù)據(jù)時(shí)效性的問(wèn)題都可以被解決。

優(yōu)點(diǎn)是解決了大模型本身的缺陷,通過(guò)外掛知識(shí)庫(kù)的方式,讓大模型能力得到增強(qiáng)。

這種方式也可以說(shuō)沒(méi)什么缺點(diǎn),或者說(shuō)唯一的缺點(diǎn)就是選擇的大模型好不好和本地知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)是否豐富,并及時(shí)更新。


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本地大模型+第三方服務(wù)

這種方式可以說(shuō)是前面幾種方式的結(jié)合,就是為了數(shù)據(jù)安全性問(wèn)題,可以本地部署訓(xùn)練或微調(diào)大模型。然后把一些自己做的不好的或者做不到的功能,通過(guò)調(diào)用第三方服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

比如說(shuō),你是一個(gè)醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)的人工智能應(yīng)用,那么你可以專注于醫(yī)療模型的構(gòu)建;但可以把一些常見(jiàn)咨詢等功能,通過(guò)第三方服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

最后,對(duì)大部分企業(yè)來(lái)說(shuō),他們不會(huì)僅僅選擇一種方式;而是自己把以上幾種方式相結(jié)合,自己實(shí)現(xiàn)一部分,調(diào)用第三方一部分;這樣既可以節(jié)省資金成本,也可以降低技術(shù)成本。

最后,把大模型作為后端服務(wù),用戶端通過(guò)網(wǎng)站,APP,小程序等形式展示給用戶。

這也是現(xiàn)代企業(yè)最常見(jiàn)的哲學(xué),合作共贏,專業(yè)的事交給專業(yè)的人,自己只需要負(fù)責(zé)自己的核心業(yè)務(wù)即可。


本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者:DFires

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