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GenAI技术落地白皮书

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GenAI技术落地白皮书

阿里云 2024-06-06 00:00:00 2483
生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence, GenAI) 即将迎来全面爆发,各行各业必须为此做好准备。本报告从企业视角出发,聚焦技术,阐述GenAI在企业落地时的关键考量点,提出了“选-育-用”方法论,覆盖了从模型和技术路线的选择,到如何培育适合企业的大模型,并将其广泛应用在企业流程实现全面创新的全生命周期,为企业规模化GenAI落地提供指导。

关键词:阿里云、大数据、AI、人工智能、GenAI

创作者:阿里云

发布日期:2024年6月


报告介绍

生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence, GenAI) 即将迎来全面爆发,各行各业必须为此做好准备。本报告从企业视角出发,聚焦技术,阐述GenAI在企业落地时的关键考量点,提出了“选-育-用”方法论,覆盖了从模型和技术路线的选择,到如何培育适合企业的大模型,并将其广泛应用在企业流程实现全面创新的全生命周期,为企业规模化GenAI落地提供指导。


报告预览

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本报告核心观点如下:

  1. 企业应充分了解不同产品服务、技术解决方案背后的技术难度、成本及其 能达到的效果,结合自身的技术实力、资金储备以及业务目标,作出合适 的选择;特别是面向不同应用场景时,可以采取不同的产品服务模式而不 必限于单一选择。

2.选:企业需要结合自身情况选择构建GenAI能力的技术路线:深度研发大 模型,或者基于现有大模型进行工程化适配,或者直接使用大模型服务。 后两条路线适合大多数企业,此时要做好大模型的选择,形成自己的大模 型池。面对具体的应用场景,选择大模型的关键是在成本、效果和性能的 “不可能三角”间进行权衡和取舍。

3.育:定制适应企业的大模型需要基于基础大模型进行工程化适配,按照技 术难度从小到大和投入成本从少到多,主要包括提示词工程、检索增强生 成和微调三种方式。其中,微调会改变部分大模型参数,微调后还可以通 过知识蒸馏、剪枝、量化等手段“压缩”大模型达到灵活的适应性,需要 较高的技术门槛。

4.用:广泛应用GenAI需要解决基础设施问题。相比传统的自建或租用数据 中心方式,使用云基础设施或者采用云托管大模型的方式能够节约时间成 本、降低现金流压力。企业可以通过Agent将大模型的能力与企业应用紧 密集成,基于GenAIOps做好跨团队紧密协作、消除流程断点,从而加速 GenAI应用上线,并根据效果及时更新。此外,需要始终关注GenAI应用 的信任、风险和安全管理,构筑可信任的基石。

1、GenAI构建企业竞争新优势

GenAI是一种先进的人工智能技术,它能够基于已有的数据和知识生成全新的内容。这种技术的发展得益于深度学习、大数据和计算能力的发展,特别是大型语言模型(Large Language Models,LLMs)等基础模型的进步。GenAI将逐渐改变人们与机器交互的方式,为各行各业带来前所未有的创新机遇。

当前,GenAI正处于爆炸性增长阶段,ChatGPT的火爆更是印证了这一点,它展现了GenAI在交互性、实用性和创造性上的巨大潜力。工业界和学术界都在积极投入资源,探索如何利用GenAI实现经营提效、体验提升以及业务创新。市场上涌现出各种基于GenAI的应用,比如自助式数据分析、定制化内容创作、个性化推荐、自动化客户服务以及辅助设计与研发等。与此同 时,GenAI的伦理、安全和合规等潜在问题也日益凸显,如何保障GenAI的可持续和负责任发展成为各界广泛关注的问题。

打造GenAI能力,已经成为企业全面迈向智能化、构建市场竞争优势的必然选择。GenAI可以推动产品创新,通过快速生成设计和创意,加速产品开发流程;提升成本效益,利用自动化内容生成,将人力从重复性工作中解放出来,更专注于发挥创造力;降低数据分析的门槛,人人都成为数据分析师,从而实现科学决策,为企业提供精准的决策支持;改善用户体验,根据用户行为和偏好,实现高度个性化的产品和服务;基于GenAI能力打造AI原生应用,带来颠覆性的体验和价值。

企业构建GenAI能力,是一个涉及战略、组织、文化和技术等多个维度的综合问题。本研究将聚焦技术层面,分析GenAI在企业业务场景中全面落地的关键考量因素,提出“选-育-用”的GenAI落地方法论,从选择技术路线和基础模型入手,培育好适合企业的定制化大模型,并将其高效、安全地应用在企业的方方面面,从而助力企业充分发挥GenAI能力,构建独一无二的竞争优势,带来可观的商业价值。

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