别拿大模型当「AI 焦虑症」唯一解
从 ChatGPT 惊艳全世界开始,大模型的混战就蔓延开来。
这一年,华为、阿里、百度、腾讯、商汤、京东等不是在发布大模型,就是在更新大模型的路上。
赛迪数据显示,截至 2023 年 7 月,中国累计已经有 130 个大模型问世。
此情此景,很多企业产生了AI 焦虑症:
我的企业能否用上大模型?大模型能否在具体业务场景中应用?如何赶上这一班 AI 快车?使用大模型还有什么隐患?
大模型的确需要大量的计算资源和研发人员来训练和部署。对于大部分企业,尤其是中小企业来说,建立自己的大模型存在一定困难,同时要面临投入产出比问题。
并且,不同行业有不同应用场景和业内专业知识,火热的通用大模型并不能一对一为企业解决具体的业务问题。
与此同时,对于企业来说,应用大模型过程中的数据隐私安全问题也值得思考。
这些大模型带来的难题,要如何破解?
大模型难题如何解?
以 GPT 为代表的通用大语言模型,在通识领域表现出很强的能力,比如在通识话题下生成流畅且自然的文本,丝毫不费力气。
但针对更加垂直的行业或专业领域,最专业的讯息和资料都在企业或是行业协会的机密,无法对外公开。
所以一方面,通用大模型在回复中经常会存在事实性错误,甚至可能「夹带」极其隐蔽的错误信息或是不准确的内容,让人难以发现。
而至于 AI 绘画工具,在某些人体部位或是表情处理上仍然表现欠佳,甚至会在「幻觉」中开始自我发挥。
另一方面,除了内容准确性,使用 AI 大模型的一大难点还在于如何正确用提示词(Prompt)表达需求。
用户必须要有清晰的写作框架或设计需求,接着在提示词里加入尽可能细致的指令,以及一次性提供事实性数据,然后再在生成对话中反复补充参数,进行优化。
但有没有想过,如果用户事先都能清晰地知道怎么完整地表达需求,那生成式 AI 即变得低效,也违背用户的使用初衷了。
最后,安全上的隐患也是一大问题。
包括信息泄露、版权风险等数据安全问题,还有模型本身的安全漏洞、恶意利用等问题,又或是生成内容违规、违法、含敏感信息等内容安全问题。这些都无法保证企业数据资产的安全性。
作为国内领先的数字化营销运营服务商,「Whale 帷幄」曾首次在国内提出「MarketingGPT」概念,瞄准企业营销、销售及运营场景,提供从线上内容生成、管理审核、分发投放、数据分析,到线下门店运营优化的全流程、全渠道解决方案,帮助企业开启 AGI 原生的商业未来。
相比于通用大语言模型,帷幄为企业提供更数据可控、更懂企业营销场景、更垂直的「中」模型。
基于 AGI 能力,通过针对性的个性化模型训练以及管理服务,帷幄帮助企业沉淀自己的数据和内容资产,训练出符合品牌风格调性及具备行业 Know-How 的模型,提升企业内容营销及业务运营的效率,进而提升企业 AGI 应用落地性。
用「场景」打破技术与应用界限
从成本角度看,通用大模型算力成本较高,而垂类大模型则更加成本可控;
从数据角度看,通用大模型所需数据量巨大,且数据源限制大,而垂类模型知识库的可实现性更高;
最重要的是,从商业价值来看,垂类模型有着丰富的应用场景,且在可落地性上,是经过验证、可成立的。
这些都意味着企业可以通过 AGI 技术解决实际存在的问题,带来切实可行的价值。
11 月 23 日,帷幄将举办秋季发布会「AGI for Growth 释放增长的 AGI 力量」。
从线上到线下,从基建到落地,从转化到变现,有关于 AGI 的商业未来潜力,都将离不开场景化的探索和在实战中的可持续增长。
这次秋季发布会上,帷幄将带来一系列企业级 AGI 产品发布和全新升级,包括 AGI 产品全家桶Whale Alivia 1.0 正式版、助力门店运营提升百倍巡检效率的Whale SpaceSight 3.0、重新定义 AGI 内容爆发力的Whale Harbor 4.0、更懂顾客的 AGI 语音服务工具Whale Echo、全新推出数字人主播的Whale Cast。
在落地实践方面,来自消费、营销领域标杆企业的大咖将分享多个 AGI 创新应用案例,包括美国知名运动品牌线下数据科学家张韵海、前乐乐茶企业学院院长朱铭、LynxAI CEO 丁茗茗、龙韵集团策略长 Elin、电通中国社交业务负责人李宇阳等,将带来智能巡检、客流分析、库存管理、门店选址、社媒营销等场景率先成功落地的优秀实战经验。
除此之外,帷幄还将发布直击汽车、家居、茶饮、鞋服、营销行业 AGI 应用痛点的企业级数字化解决方案,解锁直播运营及内容数字资产AGI 运营增长手册,以及核心生态伙伴服务体系及渠道合作计划。
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如何了解用户意图、将全域数据融入业务流,又如何让内容营销降本增效、全面把控门店运营效能?头部消费品牌在 AGI 应用过程中又有什么发人深省的洞察和见解?
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