小型 AI 模型将赢得企业青睐：从通用 LLM 的转变
Gartner 最近的分析表明，企业 AI 战略将发生重大转变。在未来几年内，企业将准备拥抱更小、更专注的 AI 模型，它们的使用频率将是通用大型语言模型 (LLM) 的三倍。这种转变的主要驱动因素是优化计算资源和削减运营费用的需求。让我们更深入地探讨推动这一趋势的因素以及对企业的意义。
任务型 AI 模型的兴起
企业界的工作流程包含各种各样的任务，每个任务都有自己的一组要求。要跨这些不同的功能实现准确性，通常需要专门的解决方案。正如 Gartner 副总裁分析师 Sumit Agarwal 所指出的那样，这种对精度的需求正在引导企业转向为特定功能或数据集精心微调的 AI 模型。
从多功能性到效率
最初围绕生成式 AI 的兴奋主要源于大型语言模型的承诺。它们的多功能性和广泛的知识库吸引了企业。然而，随着企业获得更多经验，他们意识到 LLM 通常在计算资源方面代价高昂。这种认识促使人们寻找更有效的替代方案，为采用更小、更专业的模型铺平了道路。
克服资源限制
首席信息官 (CIO) 在其 AI 计划中遇到了障碍，主要是由于资源限制。Civo 的一份报告强调，超过三分之一的技术领导者由于与计算可用性、预算限制和技能差距相关的限制，不得不将 AI 项目推迟至少三个月。小型 AI 模型通过需要更少的资源并实现更快的部署，为这些挑战提供了潜在的解决方案。
绿色 AI 的诱惑
除了节省成本外，小型 AI 模型还提供了 LLM 的环保替代方案。它们减少的计算需求转化为更低的能耗，符合许多企业的可持续发展目标。
驾驭小型 AI 模型领域
虽然小型 AI 模型的好处显而易见，但企业必须仔细考虑何时部署它们以及如何将它们与适当的用例对齐。这需要透彻了解不同模型的优势和局限性。
市场提供了大量小型 AI 模型选项，从 Google 的轻量级 Gemma 到 Microsoft 的 Phi 和 OpenAI 的迷你模型。技术领导者必须驾驭这一领域并选择最适合其特定需求的模型。
数据作为关键差异化因素
AI 提供商正在通过提供更广泛的微调选项来响应对定制日益增长的需求。在这种情况下，企业的数据成为关键的差异化因素。然而，许多企业在数据相关挑战中挣扎，导致成本增加、信任度降低和性能不佳。
CIO 在数据准备方面的作用
CIO 在确保企业数据战略为 AI 做好准备方面发挥着关键作用。技术领导者应指导企业评估现有数据实践的弹性、强度和可持续性。此评估将有助于确定需要进行调整或更改的领域，以实现所需的结果。
采用小型 AI 模型的关键考虑因素
转向小型 AI 模型代表着企业提高效率、降低成本和推进其可持续发展目标的战略机遇。然而，成功采用需要仔细的规划和执行。以下是一些关键考虑因素：
- 定义明确的用例： 确定小型 AI 模型可以提供实际利益的特定任务或业务流程。
- 评估模型选项： 对可用的小型 AI 模型进行全面评估，考虑诸如准确性、性能和资源需求等因素。
- 准备数据： 确保数据干净、结构良好且与所选的用例相关。
- 投资技能： 开发或获取必要的技能来训练、部署和维护小型 AI 模型。
- 监控性能： 持续监控小型 AI 模型的性能并根据需要进行调整。
企业中 AI 的未来
小型 AI 模型的兴起预示着更专业化和高效的 AI 解决方案的更广泛趋势。随着 AI 技术的不断发展，企业将越来越寻求针对其特定需求量身定制并能够交付可衡量结果的解决方案。这种转变将推动创新并为企业创造利用 AI 获得竞争优势的新机会。
拥抱变革
转向更小的 AI 模型并非完全放弃更大的模型；而是找到适合这项工作的正确工具。LLM 对于需要广泛知识和推理的复杂任务仍然具有巨大的价值。然而，对于专注的、重复的过程，更小的模型提供了一个引人注目的替代方案。
成本效益和 ROI
这种转变最重要的驱动因素之一是节省成本的潜力。训练和部署大型语言模型可能非常昂贵，需要大量的基础设施和专业知识。另一方面，更小的模型可以用更少的数据进行训练，并且可以部署在更适度的硬件上，从而更快地获得投资回报。
提高性能和准确性
在许多情况下，专门的 AI 模型可以在特定任务上胜过通用的 LLM。通过专注于更窄的领域，可以训练这些模型以达到更高的准确性和效率水平。这在精度至关重要的行业（例如医疗保健和金融）中尤为重要。
增强安全性和隐私
较小的 AI 模型还可以提供安全性和隐私优势。因为它们在更少的数据上进行训练并且占用空间更小，所以它们不太容易受到攻击和数据泄露。对于处理敏感信息的企业来说，这是一个日益增长的担忧。
AI 大众化
小型 AI 模型的兴起也使 AI 大众化，使那些可能没有资源投资大型语言模型的较小企业更容易获得它。凭借现成的预训练模型和基于云的工具，即使是小型团队现在也可以利用 AI 的力量来改善其运营并更好地服务于他们的客户。
边缘计算的作用
边缘计算在采用小型 AI 模型方面发挥着越来越重要的作用。通过将这些模型部署在更靠近数据源的设备上，企业可以减少延迟、提高性能并增强安全性。这在自动驾驶汽车、工业自动化和零售分析等应用中尤为重要。
人在回路中的重要性
虽然小型 AI 模型可以自动化许多任务，但重要的是要记住，人为监督仍然必不可少。人机环路系统将 AI 的优势与人类操作员的判断和专业知识相结合。这种方法确保 AI 系统以负责任和合乎道德的方式使用。
驾驭伦理考量
随着 AI 变得越来越普遍，解决围绕其使用的伦理考量至关重要。这包括诸如偏见、公平和透明度等问题。企业必须制定政策和程序，以确保其 AI 系统以负责任和合乎道德的方式使用。
工作的未来
小型 AI 模型的兴起无疑将对工作的未来产生重大影响。随着 AI 自动化更多任务，工人需要发展新的技能以保持竞争力。这包括诸如批判性思维、问题解决和创造力等技能。
为未来做好准备
为了为 AI 的未来做好准备，企业必须投资于培训和教育计划，使他们的员工具备成功所需的技能。他们还必须培养一种创新和实验的文化，鼓励员工探索使用 AI 改善其工作的新方法。
前进的道路
采用小型 AI 模型代表着企业寻求提高效率、降低成本和推动创新的战略要务。通过仔细评估他们的选择、准备他们的数据并投资于必要的技能，企业可以释放小型 AI 模型的全部潜力，并在快速发展的 AI 领域获得竞争优势。这个过程涉及理解 AI 的复杂性、数据管理的细微差别以及伦理考量的重要性。当企业驾驭这条道路时，他们不仅将改变他们的运营，还将为 AI 在各个行业的负责任和有益的部署做出贡献。