本博客系列为业务和技术领导者揭开了企业生成式人工智能 (gen AI) 的神秘面纱。 它为您的变革性人工智能 (AI) 之旅提供简单的框架和指导原则。 在上一篇博客中，我们讨论了 IBM 提供企业级模型的差异化方法。 在这篇博客中，我们深入探讨了为什么基础模型选择很重要，以及它们如何使企业能够自信地扩展新一代人工智能。
为什么模型选择很重要？
在新一代人工智能的动态世界中，一刀切的方法是不够的。 随着企业努力利用人工智能的力量，有必要选择一系列模型来：
- 刺激创新：多样化的模型不仅通过发挥独特的优势来解决各种问题来促进创新，而且使团队能够适应不断变化的业务需求和客户期望。
- 定制以获得竞争优势：一系列模型允许公司根据利基需求定制人工智能应用程序，从而提供竞争优势。 Gen AI 可以针对特定任务进行微调，无论是问答聊天应用程序还是编写代码来生成快速摘要。
- 加快上市时间：在当今快节奏的商业环境中，时间至关重要。 多样化的模型组合可以加快开发过程，使公司能够快速推出人工智能驱动的产品。 这对于新一代人工智能来说尤其重要，因为获得最新的创新可以提供关键的竞争优势。
- 面对变化保持灵活性：市场条件和业务策略不断变化。 多种模式选择使企业能够快速有效地进行转型。 当出现新趋势或战略转变时，获得多种选择可以快速适应，从而保持敏捷性和弹性。
- 跨用例优化成本：不同的型号有不同的成本影响。 通过访问一系列模型，企业可以为每个应用程序选择最具成本效益的选项。 虽然某些任务可能需要高成本模型的精度，但其他任务可以通过更实惠的替代方案来解决，而无需牺牲质量。 例如，在客户服务中，吞吐量和延迟可能比准确性更重要，而在资源和开发中，准确性更重要。
- 降低风险：依赖单一模型或有限的选择可能存在风险。 多样化的模型组合有助于减轻集中风险，有助于确保企业能够应对某种特定方法的缺点或失败。 该策略允许风险分配，并在出现挑战时提供替代解决方案。
- 遵守法规：人工智能的监管环境仍在不断发展，其中道德考量是最重要的。 不同的模型可能对公平、隐私和合规性产生不同的影响。 广泛的选择使企业能够驾驭这个复杂的领域并选择符合法律和道德标准的模型。
选择正确的人工智能模型
既然我们了解了模型选择的重要性，那么在为特定用例选择正确的模型时，如何解决选择过载问题呢？ 我们可以将这个复杂的问题分解为一组您今天就可以应用的简单步骤：
- 确定明确的用例：确定您的业务应用程序的具体需求和要求。 这涉及制定详细的提示，考虑您的行业和业务中的微妙之处，以帮助确保模型与您的目标紧密结合。
- 列出所有型号选项：根据大小、准确性、延迟和相关风险评估各种模型。 这包括了解每个模型的优点和缺点，例如准确性、延迟和吞吐量之间的权衡。
- 评估模型属性：评估模型大小相对于您的需求的适当性，考虑模型的规模可能如何影响其性能以及所涉及的风险。 此步骤的重点是调整模型大小以最佳地适应用例，因为越大并不一定越好。 在目标领域和用例中，较小的模型可以胜过较大的模型。
- 测试模型选项：进行测试以查看模型在模拟现实场景的条件下是否按预期运行。 这涉及使用学术基准和特定领域的数据集来评估输出质量并调整模型，例如通过即时工程或模型调整来优化其性能。
- 根据成本和部署需求优化您的选择：测试后，通过考虑投资回报、成本效益以及在现有系统和基础设施中部署模型的实用性等因素来完善您的选择。 根据其他优势（例如更低的延迟或更高的透明度）调整选择。
- 选择提供最大价值的模型：最终选择一个能够在性能、成本和相关风险之间实现最佳平衡的 AI 模型，并根据您的用例的具体需求进行定制。
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IBM watsonx™ 模型库
通过追求多模型策略，IBM watsonx 库提供专有、开源和第三方模型，如图所示：
这为客户提供了一系列选择，使他们能够选择最适合其独特业务、区域和风险偏好的模型。
此外，watsonx 使客户能够通过混合、多云和本地选项在他们选择的基础设施上部署模型，以避免供应商锁定并降低总拥有成本。
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IBM® Granite™：IBM 的企业级基础模型
基础模型的特征可分为 3 个主要属性。 组织必须明白，过度强调一种属性可能会损害其他属性。 平衡这些属性是根据组织的特定需求定制模型的关键：
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IBM 研究中心开发了一种指令调优技术，可以增强 IBM 开发的和精选的开源模型，使其具有企业使用所必需的功能。 除了学术基准之外，我们的“FM_EVAL”数据集还模拟了现实世界的企业人工智能应用程序。 该管道中最强大的模型可在 IBM® watsonx.ai™ 上使用，为客户提供可靠的企业级 gen AI 基础模型，如图所示：
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