為您的業務選擇合適的AI模型的5個提示
生成式AI（生成式AI）的興起主要由高知名度的大型語言模型（LLMs）推動，例如Open AI的GPT-4o、Google的Gemini和Anthropic的Claude。然而，在這些巨頭的熱潮中，小型語言模型（SLMs）正悄然嶄露頭角。一些業界專家認為，SLMs可能成為生成式AI的未來。
根據研究公司Gartner的說法，雖然LLMs傳統上在語言模型發展中處於領先地位，但SLMs為預算限制、數據保護、隱私問題和風險緩解等關鍵挑戰提供了可行的解決方案。隨著企業探索生成式AI的世界，領導者可能會在這兩種類型的模型之間做出選擇。以下是五位商業領袖對AI模型未來的看法。
- 考慮特定領域的機會
金融服務巨頭L&G的集團首席數據與分析官Claire Thompson認為，小型和大型模型都將在商業運營中找到自己的位置。她設想未來LLMs可以針對特定應用進行微調，提升其實用性。
她對ZDNET表示：「我可以預見一些LLMs開始針對特定主題進行訓練，以獲取更多細節的情況，這種情況將越來越普遍。」
雖然對特定領域模型的需求顯而易見，但Thompson對企業投入大量資源進行內部開發持懷疑態度。
她說：「我不知道你是否會自己建立模型。當我談到構建模型時，更多的是在內部利用現有模型，並在安全環境中使用你的數據來實現結果。」
無論模型大小如何，Thompson認為未來將傾向於特定領域的模型。
她說：「我認為我們將開始獲得更量身定制的模型。例如，你可以看到如何圍繞醫療資訊、氣候主題和ESG（環境、社會和公司治理）以及資產市場定制模型。這些特定的使用案例將催生更多定制模型。」
- 為特定任務選擇合適的模型
MAG Airports Group的首席資訊官Nick Woods強調，生成式AI的未來可能涉及大型和小型模型的混合，根據特定的業務需求進行定制。
他說：「我認為並非一種模型適合所有情況。你選擇的模型取決於你業務中的使用案例。」
Woods警告不要在沒有明確策略的情況下投入AI開發。
當被問及啟動AI計劃時，他說：「不，這是我們最不應該做的事情。」
相反，他認為高管應專注於更廣泛的業務轉型目標，並確定包括生成式AI在內的工具，以幫助實現這些目標。
他解釋說：「例如，我們可能希望在邊緣運行一個小型、特定的模型，以解決諸如檢測登機橋何時停靠的特定使用案例。」
對於全球航空交通模式和天氣影響等更複雜的問題，可能需要不同的模型。
本質上，Woods認為選擇正確的模型類似於為比賽選擇合適的馬匹。
他說：「我認為你會看到許多小型模型在大規模邊緣部署，用於特定的使用案例。這幾乎是不可避免的。然而，我仍然認為一些大型模型將繼續占主導地位。」
- 考慮上下文
Gartner數位商業執行領導實踐的高級分析師Gabriela Vogel指出，首席資訊官對小型、特定領域模型的興趣日益增長。
她說：「我與客戶交談時，他們試圖尋找並創建適用於特定上下文的模型。這些模型不一定是大型通用模型，而是專門針對特定應用程式的小型數據庫。」
Vogel指出，企業正日益從探索階段轉向使用SLMs部署生成式AI服務。
她說：「他們做出這種轉變是因為他們已經進行了很多測試。他們已經看到大型模型的成功與失敗，然後試圖更具體地應用這種方法。這是我親自與客戶看到的現象。」
- 選擇小型模型以減少幻覺
Big Bus Tours客戶滿意度負責人Ollie Wildeman認為，選擇SLMs還是LLMs取決於具體的使用案例，許多公司可能會選擇較小的模型。
Big Bus Tours利用Freshworks Customer Service Suite，包括AI驅動的聊天機器人和票務系統，以及來自Satisfi Labs的虛擬助理，處理基本的客戶查詢。
Wildeman解釋說：「Satisfi的AI技術僅從與其合作的特定公司獲取數據。該公司的技術未連接到ChatGPT或其他大型AI工具——他們自己完成這一切。」
Wildeman認為，這種聚焦的方法為企業帶來了顯著的優勢，確保數據被負責任地使用，並降低AI「幻覺」的風險。
他說：「這樣，你的數據更安全，因為你知道數據的來源以及他們使用的流程。此外，由於你使用的模型是為你的業務類型設計的，幻覺現象會更少。」
Wildeman總結說，小型、特定領域的模型將在企業AI策略中扮演關鍵角色。
他說：「我認為對於企業來說，模型的選擇將更加具體，而對於一般用戶來說，那些隨處可見的大型免費模型可能會更受歡迎。」
- 專注於你的第一方數據
Tripadvisor數據與AI負責人Rahul Todkar認為，企業的理想模型不僅僅取決於大小，而是關於定制化。
專業人士可能會嘗試大型和小型模型，但Todkar認為未來在於專為特定目的和定制化的模型。
他說：「以Mistral 7B為例，與其他LLMs相比，這是一個相對較小的模型，但在特定任務上表現得非常出色。所以，對我來說，未來是關於可定制的模型。」
Todkar強調有效利用企業第一方數據的重要性。
他說：「重要的不是模型的訓練規模或功能，而是將該模型應用於你的上下文並使用你的第一方數據。這時你才能超越現成的模型，利用你的數據洞察力。因此，答案將介於兩者之間。」
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評論 (25)
0/200
![StephenRoberts]()
StephenRoberts
2025-04-22 18:59:38
This tool is super helpful for picking the right AI model for my business! It breaks down the differences between big and small language models in a way that's easy to understand. I appreciate the practical tips, but wish it had more case studies. Overall, a great resource! 😊
0
![NicholasRoberts]()
NicholasRoberts
2025-04-22 02:15:58
This guide on choosing AI models for business is spot on! It breaks down the hype around LLMs and gives props to SLMs. Really helped me understand which model suits our needs. Only wish it had more real-world examples. Still, a must-read for any biz looking into AI! 😎
0
![StevenAllen]()
StevenAllen
2025-04-20 15:50:22
비즈니스에 맞는 AI 모델을 선택하는 데 정말 도움이 되는 도구입니다! 대규모 언어 모델과 소규모 언어 모델의 차이를 쉽게 이해할 수 있게 해줍니다. 실용적인 팁이 좋지만, 더 많은 사례 연구가 있으면 좋겠어요. 전체적으로 훌륭한 자료입니다! 😊
0
![JohnGarcia]()
JohnGarcia
2025-04-20 02:18:23
Este artículo sobre cómo elegir el modelo de IA adecuado para tu negocio es muy acertado. Realmente desglosa las diferencias entre LLMs y SLMs. Lo único que desearía es tener más ejemplos del mundo real. Aún así, es un recurso sólido para cualquiera que esté considerando la integración de IA! 🤓
0
![FrankSmith]()
FrankSmith
2025-04-19 10:03:44
¡Esta guía sobre cómo elegir modelos de IA para negocios es genial! Explica claramente la diferencia entre los modelos grandes y pequeños. Me ayudó a decidir cuál es mejor para nosotros. Solo desearía que tuviera más ejemplos prácticos. ¡De todas formas, es una lectura obligada! 😊
0
![JerryGonzález]()
JerryGonzález
2025-04-18 17:39:55
ビジネスに最適なAIモデルを選ぶための記事、とても的確です！LLMとSLMの違いをしっかりと分解してくれています。ただ、もう少し実際の例が欲しいですね。それでも、AI導入を検討している人にとっては良いリソースです！🤓
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生成式AI（生成式AI）的興起主要由高知名度的大型語言模型（LLMs）推動，例如Open AI的GPT-4o、Google的Gemini和Anthropic的Claude。然而，在這些巨頭的熱潮中，小型語言模型（SLMs）正悄然嶄露頭角。一些業界專家認為，SLMs可能成為生成式AI的未來。
根據研究公司Gartner的說法，雖然LLMs傳統上在語言模型發展中處於領先地位，但SLMs為預算限制、數據保護、隱私問題和風險緩解等關鍵挑戰提供了可行的解決方案。隨著企業探索生成式AI的世界，領導者可能會在這兩種類型的模型之間做出選擇。以下是五位商業領袖對AI模型未來的看法。
- 考慮特定領域的機會
金融服務巨頭L&G的集團首席數據與分析官Claire Thompson認為，小型和大型模型都將在商業運營中找到自己的位置。她設想未來LLMs可以針對特定應用進行微調，提升其實用性。
她對ZDNET表示：「我可以預見一些LLMs開始針對特定主題進行訓練，以獲取更多細節的情況，這種情況將越來越普遍。」
雖然對特定領域模型的需求顯而易見，但Thompson對企業投入大量資源進行內部開發持懷疑態度。
她說：「我不知道你是否會自己建立模型。當我談到構建模型時，更多的是在內部利用現有模型，並在安全環境中使用你的數據來實現結果。」
無論模型大小如何，Thompson認為未來將傾向於特定領域的模型。
她說：「我認為我們將開始獲得更量身定制的模型。例如，你可以看到如何圍繞醫療資訊、氣候主題和ESG（環境、社會和公司治理）以及資產市場定制模型。這些特定的使用案例將催生更多定制模型。」
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他說：「我認為並非一種模型適合所有情況。你選擇的模型取決於你業務中的使用案例。」
Woods警告不要在沒有明確策略的情況下投入AI開發。
當被問及啟動AI計劃時，他說：「不，這是我們最不應該做的事情。」
相反，他認為高管應專注於更廣泛的業務轉型目標，並確定包括生成式AI在內的工具，以幫助實現這些目標。
他解釋說：「例如，我們可能希望在邊緣運行一個小型、特定的模型，以解決諸如檢測登機橋何時停靠的特定使用案例。」
對於全球航空交通模式和天氣影響等更複雜的問題，可能需要不同的模型。
本質上，Woods認為選擇正確的模型類似於為比賽選擇合適的馬匹。
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- 考慮上下文
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她說：「我與客戶交談時，他們試圖尋找並創建適用於特定上下文的模型。這些模型不一定是大型通用模型，而是專門針對特定應用程式的小型數據庫。」
Vogel指出，企業正日益從探索階段轉向使用SLMs部署生成式AI服務。
她說：「他們做出這種轉變是因為他們已經進行了很多測試。他們已經看到大型模型的成功與失敗，然後試圖更具體地應用這種方法。這是我親自與客戶看到的現象。」
- 選擇小型模型以減少幻覺
Big Bus Tours客戶滿意度負責人Ollie Wildeman認為，選擇SLMs還是LLMs取決於具體的使用案例，許多公司可能會選擇較小的模型。
Big Bus Tours利用Freshworks Customer Service Suite，包括AI驅動的聊天機器人和票務系統，以及來自Satisfi Labs的虛擬助理，處理基本的客戶查詢。
Wildeman解釋說：「Satisfi的AI技術僅從與其合作的特定公司獲取數據。該公司的技術未連接到ChatGPT或其他大型AI工具——他們自己完成這一切。」
Wildeman認為，這種聚焦的方法為企業帶來了顯著的優勢，確保數據被負責任地使用，並降低AI「幻覺」的風險。
他說：「這樣，你的數據更安全，因為你知道數據的來源以及他們使用的流程。此外，由於你使用的模型是為你的業務類型設計的，幻覺現象會更少。」
Wildeman總結說，小型、特定領域的模型將在企業AI策略中扮演關鍵角色。
他說：「我認為對於企業來說，模型的選擇將更加具體，而對於一般用戶來說，那些隨處可見的大型免費模型可能會更受歡迎。」
- 專注於你的第一方數據
Tripadvisor數據與AI負責人Rahul Todkar認為，企業的理想模型不僅僅取決於大小，而是關於定制化。
專業人士可能會嘗試大型和小型模型，但Todkar認為未來在於專為特定目的和定制化的模型。
他說：「以Mistral 7B為例，與其他LLMs相比，這是一個相對較小的模型，但在特定任務上表現得非常出色。所以，對我來說，未來是關於可定制的模型。」
Todkar強調有效利用企業第一方數據的重要性。
他說：「重要的不是模型的訓練規模或功能，而是將該模型應用於你的上下文並使用你的第一方數據。這時你才能超越現成的模型，利用你的數據洞察力。因此，答案將介於兩者之間。」
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製作和精煉播客既具挑戰性又充滿成就感。許多播客創作者面臨耗時任務的挑戰，如去除填充詞、撰寫引人入勝的節目筆記以及有效推廣內容。幸運的是，人工智慧（AI）提供了尖端解決方案，簡化這些流程，使播客製作更高效且易於操作。本文介紹了頂尖的AI播客編輯工具，這些工具能革新您的工作流程，助您輕鬆打造專業內容。重點AI工具提升播客製作效率。利用AI自動去除「嗯」、「啊」等填充詞。使用AI技術生成轉錄和節目筆記。
布蘭妮·斯皮爾斯的紅色緊身衣：流行時尚的定義時刻
布蘭妮·斯皮爾斯，這位流行天后，以其大膽的風格持續吸引觀眾。她的音樂錄影帶不僅是音樂熱門，更是時尚里程碑。本文深入探討《Oops!...I Did It Again》音樂錄影帶中令人難忘的紅色緊身衣，這一造型定義了2000年代初的風格。探索這件鮮艷服裝如何成為文化標匆�符，塑造潮流並在流行文化中留下不可磨滅的印記。從其醒目的色調到未來主義的風格，我們將探討這套服裝成為經典的每一個元素。與我們一起來
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在一個充滿混亂與分心的世界中，尋找片刻寧靜以建立靈性聯繫能改變人生。本文深入探討敬拜耶穌的深刻行為，探索信仰、神聖之愛以及個人追求靈性解放的主題。我們檢視這種奉獻如何塑造生活的各個面向，提供安慰、韌性與新的目標。適合渴望深化信仰並擁抱神聖聯繫改變人生力量的人。 重點寧靜時刻在培養靈性聯繫中的價值。神聖之愛如何激發興奮與寧靜。恩典作為淨化與振奮的力量。敬拜耶穌作為擺脫個人負擔的途徑。透過信仰發現真理
2025-04-22 18:59:38
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2025-04-22 02:15:58
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2025-04-20 15:50:22
비즈니스에 맞는 AI 모델을 선택하는 데 정말 도움이 되는 도구입니다! 대규모 언어 모델과 소규모 언어 모델의 차이를 쉽게 이해할 수 있게 해줍니다. 실용적인 팁이 좋지만, 더 많은 사례 연구가 있으면 좋겠어요. 전체적으로 훌륭한 자료입니다! 😊
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2025-04-20 02:18:23
Este artículo sobre cómo elegir el modelo de IA adecuado para tu negocio es muy acertado. Realmente desglosa las diferencias entre LLMs y SLMs. Lo único que desearía es tener más ejemplos del mundo real. Aún así, es un recurso sólido para cualquiera que esté considerando la integración de IA! 🤓
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2025-04-19 10:03:44
¡Esta guía sobre cómo elegir modelos de IA para negocios es genial! Explica claramente la diferencia entre los modelos grandes y pequeños. Me ayudó a decidir cuál es mejor para nosotros. Solo desearía que tuviera más ejemplos prácticos. ¡De todas formas, es una lectura obligada! 😊
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2025-04-18 17:39:55
ビジネスに最適なAIモデルを選ぶための記事、とても的確です！LLMとSLMの違いをしっかりと分解してくれています。ただ、もう少し実際の例が欲しいですね。それでも、AI導入を検討している人にとっては良いリソースです！🤓
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