廖祥瑩
7/27/2023
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把握時機｜革命性開源
Llama 2 的開源和可商用化，昭示著大模型領域正在發生翻天覆地的變革：採用開放的方法公開提供人工智能模型，讓眾多無法獲得計算能力支持的企業獲得開發工具。
在此之前，模型的開發對這些企業而言是挑戰，在此之後，它們中的“有誌之士”將掌握通向新世界的鑰匙，進行令人興奮的實驗和創新，創造經濟和社會利益。
實現可用｜站在巨人的肩膀上
大模型能夠以濃縮的形式呈現人類在漫長的歷史中走過的認識世界的過程，使企業在極短的時間內中獲得利用既有的人類文化財富，“站在巨人的肩膀上”從事生產創造。
然而，對於企業而言，大模型的數據源於公網，並不能直接適配企業的業務知識庫和邏輯，因此在處理複雜場景時可能無法滿足要求。為了解決這些問題，可以基於開源大模型進行FineTune（優化），以適配自己的業務場景和數據。這樣訓練的模型既可以解決公網大模型的數據隱私問題，又可以深度理解自身業務場景，解決許多具體的實際問題。
不過，由於對開源大模型的優化需要一定技術門檻，目前能夠使用和優化開源大模型的企業還相對較少。隨著技術的進步和普及，預計會有更多企業能夠充分利用開源大模型的優勢，實現更深入的數據處理和業務適配，從而推動數位化轉型和創造更多商業價值。
大模型到垂直模型｜數據是關鍵
開源大模型的優化面臨以下幾個技術門檻：
1.（優質）數據量需求大：優化大模型需要大量高質量的數據進行持續學習。優質的數據集的構建和積累是關鍵。
2.模型訓練與效果評估能力：需要有訓練超大模型的經驗,能對不同網絡結構進行試驗,並能較好評估模型效果。
3.模型壓縮與部署技術：超大模型需要使用模型壓縮與量化等技術進行優化,並解決部署時的低延遲和高效運算問題。
4.軟硬件基礎設施：需要高性能計算集群、高速網絡、大容量存儲等軟硬件基礎設施的支持。
5.算法創新與工程化能力：需要不斷算法創新與技術工程化提高模型效果、降低計算與部署成本。
優化大模型的第一步，需要對大量高質量的數據進行持續學習，因此，優質數據集的構建和積累是企業需要關注的重中之重。
在優化大模型方面，CINNOX 可以幫助企業獲取高質量的數據並實現持續學習：
數據整合與清洗：CINNOX 的數據平台可以幫助企業整合和清洗各種數據來源，包括內部數據和外部數據。通過數據清洗，可以確保數據的準確性和一致性，提高數據的質量。
數據豐富與標註：CINNOX 可以幫助企業對數據進行豐富和標註，將數據轉化為有價值的信息。這些豐富的數據可以用於訓練大模型，提高其性能和效果。
數據標準化和格式轉換：CINNOX 可以將不同來源和格式的數據標準化和轉換為統一的數據格式，方便數據的對比和分析。
數據安全與隱私保護：CINNOX 致力於保護客戶的數據安全和隱私。通過嚴格的數據安全措施和隱私保護政策，確保客戶的數據不會洩露或被濫用。
智能分析與預測：CINNOX 的智能分析工具可以幫助企業深入了解數據，並進行預測和模擬分析。這些分析結果可以指導企業更好地優化大模型的訓練和應用。
自動化與智能化：CINNOX 提供了自動化和智能化的工具，幫助企業更高效地收集和處理數據，節省時間和成本。
通過這些方式，CINNOX 幫助企業構建和積累高質量的數據集，為優化大模型提供持續學習的基礎，從而提升企業的競爭力和創新能力。
我們期待早日看到開源大模型所創造的全新世界，以及全新世界中企業的精彩表現。
