2024年CEO生成式AI行动指南AI模型优化-IBM商业价值研究院_11页_1mb

生成式AI领域存在复杂性，CEO在构建AI模型组合时需综合考虑多维度因素。文章指出，生成式AI模型并非万能工具，需根据应用场景选择不同类型模型，包括开放模型、专有模型及嵌入模型。当前企业模型组合呈现多元化趋势，典型组织使用11种模型，预计三年内增长至17种。各模型类型具有显著差异：开放模型（如Granite、Mistral）注重透明度与创新潜力，专有模型（企业定制）提供更强数据控制与差异化优势，嵌入模型（如SAP Joule）则集成于企业软件平台。

成本管理成为CEO关注的核心议题。调研显示，63%的高管将模型成本列为首要障碍，58%担忧模型复杂性。模型规模直接影响成本，大型模型（如GPT-4）基于海量数据训练，适合复杂任务但资源消耗大；专业模型（如Google Med-PaLM）依托小数据集，性价比更高且易于维护。企业需平衡模型规模与任务需求，通过链式推理等技术将复杂任务分解为专业模型可处理的子任务，以降低对大型模型的依赖。

竞争力建立需持续优化模型性能。IBM数据显示，采用调优或提示工程技术的企业，其模型输出准确度可提高约25%。CEO需推动团队运用先进技术提升模型效果，同时构建灵活的治理框架，确保数据安全与合规性。随着技术发展，模型治理需同步演进，包括定期更新管理机制、处理模型漂移及偏差、跟踪性能指标等。此外，企业需投资混合云战略和分布式计算基础设施，以支持模型组合的扩展与资源优化。

文章提出三项行动指南：1. 为不同团队匹配适用模型，如将复杂任务交给大型模型，特定职能使用专业模型；2. 根据任务需求优化模型规模与成本，推动模型与业务流程的精准适配；3. 建立持续改进机制，通过技术迭代和基础设施升级保持竞争优势。未来三年，开放模型将成为增长最快类别（预计增长63%），而专有模型与嵌入模型也有显著提升空间（61%和34%）。企业需构建完整的AI模型目录，定期更新技术评估，并确立清晰的治理标准以应对法规变化与数据安全挑战。