一个应用狂赚15亿!打造差异化生成式AI秘密武器,数据是关键生成式AI应用,现在已经风头无两,动辄狂吸数亿美元的投资!可以说,全世界的大科技公司和独角兽们,...

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一个应用狂赚15亿!打造差异化生成式AI秘密武器,数据是关键

生成式AI应用,现在已经风头无两,动辄狂吸数亿美元的投资!可以说,全世界的大科技公司和独角兽们,已经为生成式AI打造了丰富的生态系统,版图还在不断扩张。在10月24日刚刚结束的生成式AI构建者大会上,亚马逊云科技就提出了为用户构建完整端到端生成式AI的技术堆栈。具体来说,亚马逊云科技从5个方面来助力企业和开发者释放生成式AI潜力:

– 选择合适的应用场景,从典型场景入手创新业务模式 – 借助专门构建的生成式AI工具和基础设施,快速构建高性价比的生成式AI应用 – 夯实数据基座,使用私有化数据,打造差异化竞争优势 – 借助云原生服务,加速AI原生应用构建,助力业务敏捷创新 – 借助开箱即用的生成式AI服务,消除重复性工作并专注创新本身

根据IDC在2023年2月发布的全球CIO快速调研,金融、能源、医疗、法律行业的头部机构,在1年内都会尝试引进大模型以及生成式AI能力。

如今我们可以看到,这项预测已经成真。

为生成式AI定制数据

生成式AI,可以用一个公式呈现,即提示词+上下文+大模型=输出结果。
举个栗子,当一位客户想要更换球鞋的颜色,他会提出「我买的鞋子可以换成棕色的吗?」,提出问题便是提示词。那么上下文是指,之前购买的历史对话信息,以及客户订单记录等数据。然后需要寻求大模型,检索退换货相关策略,然后根据以往的售后处理案例,再给出结果。这样,一个生成式AI应用真正的价值就体现了。但我们要清楚的是,这其中的基础模型,并不是生成式AI的全部。若说,在这些华丽的应用背后,有着一个非常关键要素——数据。相比于传统的应用,生成式AI在数据的利用上,有一套特有的流程。其所需的能力涉及到从数据/语料加工、基础模型训练/调优,到数据治理、知识召回、提示工程等一系列模块 网页链接

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