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生成式AI行动指南：模型优化

AI生成式技术正在迅速发展，对企业提出了重新思考自身假设、计划和战略的新要求。IBM商业价值研究院发布了系列指南，其中第十八部分聚焦于模型优化，旨在帮助企业领导者应对生成式AI时代的机遇与挑战。

核心战略：敏捷性、成本控制和竞争力

本指南提出了三大核心行动原则：

1. 敏捷性 - 为不同场景选择合适的模型
2. 成本控制 - 实现成本完全可控
3. 竞争力 - 寻求持续优化

模型优化与组合策略

• 模型多样性：组织正使用约50种生成式模型，包括开放模型、专有模型、嵌入模型和专业商用模型。不同类型的模型适用于不同的应用场景，并非单一模型可以应对所有需求。

  • 开放模型：注重透明度，灵活性强，增长潜力大。
  • 专有模型：企业可完全控制数据和训练过程，适合处理敏感或保密任务。
  • 嵌入模型：集成于现有企业软件中，能够满足特定软件功能需求。
  • 专业商用模型：如Med-PaLM，关注深度和专业化度。

• 规模考虑：大型模型基于海量数据训练，专业模型则更专精特定任务。未来三年，开放模型预计增长63%，专业商用模型增长31%，嵌入模型增长34%，专属模型增长61%。

成本效率管理

• 成本是企业最关注的问题之一，也是决定模型选择的关键因素。大型模型需要更多资源，而专业模型能在特定任务中降低成本并提高效率。

• 推荐策略：63%的高管表示将针对不同用途投资不同的模型；同时通过技术优化，如提示工程，将模型准确度提高25%，帮助企业实现更精细的成本管理。

提升竞争优势

• 成功组织通过持续优化，提高了模型准确度从而增强竞争力。42%的企业正在使用调优或提示工程技术提高模型性能，确保高质量输出。

• 推荐行动：定期审视模型组合，保持领先；持续改进基础架构和治理，确保合规；优化资源利用，关注投资回报率。

总结建议

企业需要采取三步行动：

1. 为不同团队提供不同的工具：评估基础模型组合，投资合适的模型支持战略工作流。

2. 找到最佳平衡点：发掘多样性价值，根据具体任务选择适当规模的模型，保持灵活性、准确性和资源使用间的均衡。

3. 让模型更高效地运作：持续推动团队优化模型性能，打造企业独特优势，构建面向未来的基础设施，并避免被技术边缘化。

本指南由IBM商业价值研究院基于对200位美国高管的调查结果发布，旨在帮助企业优化生成式AI模型组合，提升竞争力。