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企业如何抓住开源大模型浪潮?

廖祥莹
7/27/2023
7
分钟阅读

把握时机|革命性开源

Llama 2 的开源和可商用化,昭示着大模型领域正在发生翻天覆地的变革:采用开放的方法公开提供人工智能模型,让众多无法获得计算能力支持的企业获得开发工具。

在此之前,模型的开发对这些企业而言是挑战,在此之后,它们中的“有志之士”将掌握通向新世界的钥匙,进行令人兴奋的实验和创新,创造经济和社会利益。

实现可用|站在巨人的肩膀上

大模型能够以浓缩的形式呈现人类在漫长的历史中走过的认识世界的过程,使企业在极短的时间内中获得利用既有的人类文化财富,“站在巨人的肩膀上”从事生产创造。

然而,对于企业而言,大模型的数据源于公网,并不能直接适配企业的业务知识库和逻辑,因此在处理复杂场景时可能无法满足要求。为了解决这些问题,可以基于开源大模型进行FineTune(优化),以适配自己的业务场景和数据。这样训练的模型既可以解决公网大模型的数据隐私问题,又可以深度理解自身业务场景,解决许多具体的实际问题。

不过,由于对开源大模型的优化需要一定技术门槛,目前能够使用和优化开源大模型的企业还相对较少。随着技术的进步和普及,预计会有更多企业能够充分利用开源大模型的优势,实现更深入的数据处理和业务适配,从而推动数字化转型和创造更多商业价值。

大模型到垂直模型|数据是关键

开源大模型的优化面临以下几个技术门槛:

1.(优质)数据量需求大:优化大模型需要大量高质量的数据进行持续学习。优质的数据集的构建和积累是关键。

2.模型训练与效果评估能力:需要有训练超大模型的经验,能对不同网络结构进行试验,并能较好评估模型效果。

3.模型压缩与部署技术:超大模型需要使用模型压缩与量化等技术进行优化,并解决部署时的低延迟和高效运算问题。

4.软硬件基础设施:需要高性能计算集群、高速网络、大容量存储等软硬件基础设施的支持。

5.算法创新与工程化能力:需要不断算法创新与技术工程化提高模型效果、降低计算与部署成本。

优化大模型的第一步,需要对大量高质量的数据进行持续学习,因此,优质数据集的构建和积累是企业需要关注的重中之重。

在优化大模型方面,CINNOX 可以帮助企业获取高质量的数据并实现持续学习:

数据整合与清洗:CINNOX 的数据平台可以帮助企业整合和清洗各种数据来源,包括内部数据和外部数据。通过数据清洗,可以确保数据的准确性和一致性,提高数据的质量。

数据丰富与标注:CINNOX 可以帮助企业对数据进行丰富和标注,将数据转化为有价值的信息。这些丰富的数据可以用于训练大模型,提高其性能和效果。

数据标准化和格式转换:CINNOX 可以将不同来源和格式的数据标准化和转换为统一的数据格式,方便数据的对比和分析。

数据安全与隐私保护:CINNOX 致力于保护客户的数据安全和隐私。通过严格的数据安全措施和隐私保护政策,确保客户的数据不会泄露或被滥用。

智能分析与预测:CINNOX 的智能分析工具可以帮助企业深入了解数据,并进行预测和模拟分析。这些分析结果可以指导企业更好地优化大模型的训练和应用。

自动化与智能化:CINNOX 提供了自动化和智能化的工具,帮助企业更高效地收集和处理数据,节省时间和成本。

通过这些方式,CINNOX 帮助企业构建和积累高质量的数据集,为优化大模型提供持续学习的基础,从而提升企业的竞争力和创新能力。

我们期待早日看到开源大模型所创造的全新世界,以及全新世界中企业的精彩表现。

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把握时机|革命性开源

Llama 2 的开源和可商用化,昭示着大模型领域正在发生翻天覆地的变革:采用开放的方法公开提供人工智能模型,让众多无法获得计算能力支持的企业获得开发工具。

在此之前,模型的开发对这些企业而言是挑战,在此之后,它们中的“有志之士”将掌握通向新世界的钥匙,进行令人兴奋的实验和创新,创造经济和社会利益。

实现可用|站在巨人的肩膀上

大模型能够以浓缩的形式呈现人类在漫长的历史中走过的认识世界的过程,使企业在极短的时间内中获得利用既有的人类文化财富,“站在巨人的肩膀上”从事生产创造。

然而,对于企业而言,大模型的数据源于公网,并不能直接适配企业的业务知识库和逻辑,因此在处理复杂场景时可能无法满足要求。为了解决这些问题,可以基于开源大模型进行FineTune(优化),以适配自己的业务场景和数据。这样训练的模型既可以解决公网大模型的数据隐私问题,又可以深度理解自身业务场景,解决许多具体的实际问题。

不过,由于对开源大模型的优化需要一定技术门槛,目前能够使用和优化开源大模型的企业还相对较少。随着技术的进步和普及,预计会有更多企业能够充分利用开源大模型的优势,实现更深入的数据处理和业务适配,从而推动数字化转型和创造更多商业价值。

大模型到垂直模型|数据是关键

开源大模型的优化面临以下几个技术门槛:

1.(优质)数据量需求大:优化大模型需要大量高质量的数据进行持续学习。优质的数据集的构建和积累是关键。

2.模型训练与效果评估能力:需要有训练超大模型的经验,能对不同网络结构进行试验,并能较好评估模型效果。

3.模型压缩与部署技术:超大模型需要使用模型压缩与量化等技术进行优化,并解决部署时的低延迟和高效运算问题。

4.软硬件基础设施:需要高性能计算集群、高速网络、大容量存储等软硬件基础设施的支持。

5.算法创新与工程化能力:需要不断算法创新与技术工程化提高模型效果、降低计算与部署成本。

优化大模型的第一步,需要对大量高质量的数据进行持续学习,因此,优质数据集的构建和积累是企业需要关注的重中之重。

在优化大模型方面,CINNOX 可以帮助企业获取高质量的数据并实现持续学习:

数据整合与清洗:CINNOX 的数据平台可以帮助企业整合和清洗各种数据来源,包括内部数据和外部数据。通过数据清洗,可以确保数据的准确性和一致性,提高数据的质量。

数据丰富与标注:CINNOX 可以帮助企业对数据进行丰富和标注,将数据转化为有价值的信息。这些丰富的数据可以用于训练大模型,提高其性能和效果。

数据标准化和格式转换:CINNOX 可以将不同来源和格式的数据标准化和转换为统一的数据格式,方便数据的对比和分析。

数据安全与隐私保护:CINNOX 致力于保护客户的数据安全和隐私。通过严格的数据安全措施和隐私保护政策,确保客户的数据不会泄露或被滥用。

智能分析与预测:CINNOX 的智能分析工具可以帮助企业深入了解数据,并进行预测和模拟分析。这些分析结果可以指导企业更好地优化大模型的训练和应用。

自动化与智能化:CINNOX 提供了自动化和智能化的工具,帮助企业更高效地收集和处理数据,节省时间和成本。

通过这些方式,CINNOX 帮助企业构建和积累高质量的数据集,为优化大模型提供持续学习的基础,从而提升企业的竞争力和创新能力。

我们期待早日看到开源大模型所创造的全新世界,以及全新世界中企业的精彩表现。

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