如何构建企业级的AI大模型？

主要观点总结

本文介绍了构建企业级专有大模型的关键步骤和技术，包括模型评估、模型数据准备、模型微调与训练、模型合作、模型优化、模型应用以及模型部署等。

关键观点总结

关键观点1: 模型评估

一直是人工智能领域的重要议题，从机器学习到深度学习，再到现在的生成式AI，不同阶段的模型评估指标也呈现不同的特点。在生成式AI阶段，基于通用大模型的文本生成和图像生成等领域的评估指标和方法显得尤为重要。市场上已有的商用评估产品和工具可以帮助开发者、研究人员和决策者全面了解AI大模型的优势和潜在风险，从而做出更明智的决策和优化方向。

关键观点2: 模型数据准备

当企业场景需要超越原始大模型的能力时，通常需要对企业内部的数据进行收集和整理，对模型进行微调和训练以满足特定场景的需求。这个过程可能涉及多个阶段，包括数据的收集、标注和预处理、数据划分、数据增强等。

关键观点3: 模型微调与训练

一般通过构造良好的提示来激发模型的能力。此外，采用思维链提示可以通过将一系列中间推理步骤加入提示中来增强ICL。有时通过提示无法解决问题或者需要过长的上下文提示，这种情况下就会涉及模型微调。

关键观点4: 模型合作

企业的实际应用中，会将通用基础模型与特定领域的专业模型相结合。通用模型因其卓越的自然语言处理能力、丰富的知识储备以及出色的任务分析和总结能力而备受青睐，而专业领域模型在特定领域的深度训练和优化使得其在相关任务上表现出色。通过模型组合、模型堆叠、模型分工等方式，可以构建更为灵活高效的解决方案。

关键观点5: 模型部署

大模型在部署时会广泛使用模型压缩和推理引擎技术来优化性能和资源使用。通过模型剪枝、量化、知识蒸馏和推理引擎等技术，大模型可以更高效地部署在各种硬件平台上，满足不同场景下对性能、速度和资源使用的需求。