Gartner 近期的分析指出，企業 AI 策略正發生顯著轉變。在接下來的幾年裡，企業預計將採用更小、更專注的 AI 模型，其使用頻率將是通用大型語言模型 (LLM) 的三倍。 這種轉變的主要動力是為了優化計算資源並削減運營費用。 讓我們更深入地探討推動這一趨勢的因素以及對企業的影響。
任務導向型 AI 模型的崛起
企業界的工作流程涵蓋範圍廣泛的任務，每個任務都有其自身的要求。 為了在這些不同的功能中實現準確性，通常需要專門的解決方案。 正如 Gartner 的 VP 分析師 Sumit Agarwal 指出的那樣，這種對精確度的需求正在引導企業轉向針對特定功能或數據集進行精心調整的 AI 模型。
從多功能性到效率
最初圍繞生成式 AI 的興奮很大程度上是由大型語言模型的前景所推動的。 它們的多功能性和廣泛的知識庫吸引了企業。 然而，隨著企業獲得更多經驗，他們意識到 LLM 通常在計算資源方面代價高昂。 這種認識促使人們尋找更有效的替代方案，為採用更小、更專業的模型鋪平了道路。
克服資源限制
資訊長 (CIO) 在其 AI 計劃中遇到了障礙，主要是由於資源限制。 一份 Civo 報告強調，超過三分之一的技術領導者由於與計算可用性、預算限制和技能差距相關的限制，不得不將 AI 項目推遲至少三個月。 小型 AI 模型透過減少資源需求並實現更快的部署，為這些挑戰提供了潛在的解決方案。
綠色 AI 的誘惑
除了節省成本之外，小型 AI 模型還提供了比 LLM 更環保的替代方案。 它們降低的計算需求轉化為更低的能源消耗，與許多企業的可持續發展目標相符。
駕馭小型 AI 模型領域
雖然小型 AI 模型的好處顯而易見，但企業必須仔細考慮何時部署它們以及如何使它們與適當的用例保持一致。 這需要徹底了解不同模型的優勢和局限性。
市場提供大量小型 AI 模型選項，從 Google 的輕量級 Gemma 到 Microsoft 的 Phi 和 OpenAI 的迷你模型。 技術領導者必須駕馭這個領域並選擇最適合他們特定需求的模型。
數據作為關鍵的差異化因素
AI 提供商正在透過提供更多微調選項來應對不斷增長的客製化需求。 在這種情況下，企業的數據成為關鍵的差異化因素。 然而，許多企業都在與數據相關的挑戰作鬥爭，導致成本增加、信任度降低和效能不佳。
資訊長在數據準備中的作用
資訊長在確保企業數據策略為 AI 做好準備方面發揮著關鍵作用。 技術領導者應指導企業評估現有數據實踐的彈性、強度和可持續性。 這種評估將有助於確定需要調整或變更的領域，以實現預期結果。
採用小型 AI 模型的關鍵考慮因素
轉向小型 AI 模型代表了企業提高效率、降低成本和推進可持續發展目標的戰略機會。 然而，成功的採用需要仔細的規劃和執行。 以下是一些關鍵考慮因素：
- 定義明確的用例： 確定小型 AI 模型可以提供有形利益的特定任務或業務流程。
- 評估模型選項： 對可用的小型 AI 模型進行徹底評估，考慮諸如準確性、效能和資源需求等因素。
- 準備數據： 確保數據乾淨、結構良好且與選定的用例相關。
- 投資技能： 發展或獲取訓練、部署和維護小型 AI 模型所需的必要技能。
- 監控效能： 持續監控小型 AI 模型的效能並根據需要進行調整。
企業中 AI 的未來
小型 AI 模型的興起預示著更專業和高效的 AI 解決方案的更廣泛趨勢。 隨著 AI 技術的不斷發展，企業將越來越多地尋找根據其特定需求量身定制且可以交付可衡量結果的解決方案。 這種轉變將推動創新，並為企業創造新的機會，利用 AI 獲得競爭優勢。
擁抱變化
轉向更小型的 AI 模型並不是要完全放棄大型模型；而是要找到適合工作的工具。 LLM 對於需要廣泛知識和推理的複雜任務仍然具有巨大的價值。 然而，對於專注的、重複的流程，小型模型提供了一個引人注目的替代方案。
成本效益和投資回報率
這種轉變最重要的驅動因素之一是節省成本的潛力。 訓練和部署大型語言模型可能非常昂貴，需要大量的基礎設施和專業知識。 另一方面，小型模型可以使用較少的數據進行訓練，並部署在更簡陋的硬體上，從而帶來更快的投資回報。
改善效能和準確性
在許多情況下，專業的 AI 模型在特定任務上可以勝過通用 LLM。 透過專注於更窄的領域，可以訓練這些模型以實現更高的準確性和效率。 這在精確度至關重要的行業（例如醫療保健和金融）中尤其重要。
增強安全性和隱私
小型 AI 模型還可以提供安全性和隱私優勢。 由於它們使用較少的數據進行訓練並且佔用空間較小，因此它們不太容易受到攻擊和數據洩露。 對於處理敏感資訊的企業來說，這是一個日益嚴重的問題。
民主化 AI
小型 AI 模型的興起也在民主化 AI，使其更容易為可能沒有資源投資大型語言模型的較小企業所用。 憑藉隨時可用的預訓練模型和基於雲端的工具，即使是小型團隊現在也可以利用 AI 的力量來改善其運營並更好地為其客戶提供服務。
邊緣計算的作用
邊緣計算在採用小型 AI 模型方面發揮著越來越重要的作用。 透過在更靠近數據來源的設備上部署這些模型，企業可以減少延遲、提高效能並增強安全性。 這在自動駕駛汽車、工業自動化和零售分析等應用中尤其重要。
人在迴路中的重要性
雖然小型 AI 模型可以自動執行許多任務，但重要的是要記住，人的監督仍然至關重要。 人在迴路中的系統結合了 AI 的優勢與人類操作員的判斷和專業知識。 這種方法確保 AI 系統以負責任和合乎道德的方式使用。
駕馭道德考量
隨著 AI 變得越來越普遍，解決圍繞其使用的道德考量至關重要。 這包括諸如偏見、公平性和透明度等問題。 企業必須制定政策和程序，以確保其 AI 系統以負責任和合乎道德的方式使用。
工作的未來
小型 AI 模型的興起無疑將對工作的未來產生重大影響。 隨著 AI 自動化更多任務，工人將需要發展新的技能才能保持競爭力。 這包括諸如批判性思維、解決問題和創造力等技能。
為未來做好準備
為了為 AI 的未來做好準備，企業必須投資於培訓和教育計劃，使員工掌握取得成功所需的技能。 他們還必須培養一種創新和實驗的文化，鼓勵員工探索使用 AI 來改善他們工作的新方法。
前進的道路
對於尋求提高效率、降低成本和推動創新的企業來說，採用小型 AI 模型代表了一項戰略要務。 透過仔細評估他們的選擇、準備他們的數據並投資於必要的技能，企業可以釋放小型 AI 模型的全部潛力，並在快速發展的 AI 領域獲得競爭優勢。 這個過程涉及了解 AI 的複雜性、數據管理的細微差別以及道德考量的重要性。 隨著企業駕馭這條道路，他們不僅將改變他們的運營，還將為 AI 在各行業中的負責任和有益的部署做出貢獻。