【ITBEAR科技資訊】5月7日消息，隨著生成式人工智能技術的迅猛發(fā)展，各大公司紛紛投入資源探索如何利用這些技術創(chuàng)造商業(yè)價值。全球范圍內，從GPT系列到Llama、Claude等，基礎大模型的能力不斷被推向新的高度。然而，對于企業(yè)來說，如何構建具有自身特色的生成式AI應用，以在激烈的市場競爭中脫穎而出，成為了擺在他們面前的重大課題。
亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建指出，企業(yè)成功的關鍵在于能夠開發(fā)出懂業(yè)務、懂用戶的生成式AI應用，而這一切都離不開數(shù)據(jù)這一核心要素。他強調，數(shù)據(jù)在生成式AI時代的重要性不言而喻，基礎模型依賴于高質量數(shù)據(jù)集，而企業(yè)的專有數(shù)據(jù)則是其生成式AI應用差異化的關鍵所在。
據(jù)ITBEAR科技資訊了解，陳曉建進一步闡述了企業(yè)構建生成式AI應用所需具備的三項關鍵數(shù)據(jù)能力。企業(yè)需要具備利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)支持微調或預訓練模型的能力，這包括找到合適的數(shù)據(jù)存儲方案、清洗加工原始數(shù)據(jù)為高質量數(shù)據(jù)集以及對組織內數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)編目治理。其次，企業(yè)需要具備快速將企業(yè)數(shù)據(jù)結合模型產(chǎn)生獨特價值的能力，例如通過檢索增強生成(RAG)技術，將企業(yè)的知識庫、數(shù)據(jù)庫等與生成式AI模型相結合，提高生成結果的準確性、一致性和信息量。企業(yè)還需要具備有效處理新數(shù)據(jù)，助力生成式AI應用飛速發(fā)展的能力，通過緩存機制等方式減少模型調用，降低成本。
陳曉建強調，亞馬遜云科技提供的三大核心能力——從基礎模型訓練到生成式AI應用構建，能夠幫助企業(yè)輕松應對海量多模態(tài)數(shù)據(jù)，提升基礎模型能力。作為全球云計算的領軍者，亞馬遜云科技致力于幫助各行各業(yè)、各種規(guī)模的企業(yè)打造強健的數(shù)據(jù)基座，在確保用戶業(yè)務和數(shù)據(jù)安全的前提下，將數(shù)據(jù)的獨特價值賦予基礎模型和生成式AI應用，助力企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務增長。
