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    揭開大型語言模型(LLM)的力量:初創(chuàng)企業(yè)如何通過精簡集成徹底改變運營方式

    大型語言模型(LLM)已成為各種規(guī)模企業(yè)的游戲規(guī)則改變者,但它們對初創(chuàng)企業(yè)的影響尤其具有變革性。為了理解其中的原因,讓我們來看看初創(chuàng)企業(yè)相對于老牌企業(yè)有哪些優(yōu)勢,以及為什么AI是它們的重要推動力。

    初創(chuàng)企業(yè)往往面臨預算有限、時間緊迫的局面,即便它們爭奪的是規(guī)模更大的行業(yè)參與者可能爭奪的客戶群。老牌企業(yè)擁有品牌知名度、大量資源和成熟的分銷渠道。然而,在許多情況下,創(chuàng)新型、技術(shù)驅(qū)動型的初創(chuàng)企業(yè)顛覆了整個行業(yè)。

    初創(chuàng)企業(yè)如何取勝?

    那么,初創(chuàng)企業(yè)與大型企業(yè)相比有什么優(yōu)勢呢?速度是一個關(guān)鍵因素。初創(chuàng)企業(yè)不受傳統(tǒng)系統(tǒng)的束縛,可以快速適應(yīng)和迭代。這種敏捷性使他們能夠滿足未滿足的客戶需求或提供卓越的用戶體驗,從而搶占大型企業(yè)的市場份額。

    初創(chuàng)企業(yè)還通過更高的風險承受能力取勝。他們可以嘗試顛覆性的技術(shù)和商業(yè)模式。這種愿意承擔經(jīng)過計算的風險的態(tài)度使他們能夠在被忽視的市場中找到立足點,或徹底改變現(xiàn)有市場。雖然現(xiàn)有企業(yè)可能適應(yīng)緩慢,但靈活的初創(chuàng)企業(yè)可以抓住機會,成為新的行業(yè)領(lǐng)導者。初創(chuàng)企業(yè)還能夠?qū)⒆⒁饬性诶袌錾?,并在大型企業(yè)能夠為該市場定制產(chǎn)品之前成為該領(lǐng)域的領(lǐng)導者。

    因此,從很多方面來看,初創(chuàng)企業(yè)取勝的關(guān)鍵在于其敏捷性。這就是人工智能(尤其是LLM)成為初創(chuàng)企業(yè)游戲規(guī)則改變者的地方。讓我們來看看LLM為初創(chuàng)企業(yè)提供的一些優(yōu)勢,以及它們?yōu)楹螘氐赘淖兂鮿?chuàng)企業(yè)的創(chuàng)建過程。

    通過LLM加快研發(fā)

    LLM就像是初創(chuàng)企業(yè)敏捷性的渦輪增壓器。它們幫助的一個例子是加速研發(fā)周期。開發(fā)新產(chǎn)品和新功能是一個耗時的過程。然而,事實證明,LLM作為編碼助手非常有效,可以幫助開發(fā)人員更快地編寫代碼、更快地識別錯誤并更快地創(chuàng)新新功能。事實上,開發(fā)人員在使用生成式人工智能編碼助手時,編碼任務(wù)的速度可以提高一倍。

    初創(chuàng)企業(yè)越來越多地使用一些AI編碼助手,例如CodeLlama和StarCoder,它們可以幫助加速產(chǎn)品構(gòu)建過程。越來越多的初創(chuàng)企業(yè)正在部署這些開放的LLM,將它們與VisualStudioCode等工具連接起來,讓開發(fā)人員能夠更快地進行創(chuàng)新。結(jié)果是研發(fā)速度更快、產(chǎn)品發(fā)布速度更快、基于反饋的快速迭代。

    打造個性化客戶體驗的LLM

    初創(chuàng)企業(yè)越來越多地使用LLM的第二個例子是構(gòu)建個性化的客戶體驗。使用Mistral、Llama2、Falcon或Solar等LLM以及稱為檢索增強生成(RAG)的架構(gòu),初創(chuàng)企業(yè)可以快速構(gòu)建對話式AI聊天機器人,這些聊天機器人可以利用歷史客戶互動數(shù)據(jù),并相應(yīng)地根據(jù)客戶量身定制響應(yīng)。由于LLM擅長自然語言理解(NLU)和自然語言生成(NLG),這些聊天機器人可以比我們過去見過的自動機器人更有效地與客戶溝通。

    LLM擔任營銷助理

    初創(chuàng)企業(yè)利用人工智能和LLM的另一種方式是利用它們來創(chuàng)建營銷材料。LLM擅長創(chuàng)建文章的初稿、社交媒體副本、翻譯,甚至為不同的受眾個性化信息。當初創(chuàng)企業(yè)訓練開放式LLM了解企業(yè)的品牌語言,并通過RAG架構(gòu)讓其訪問企業(yè)的營銷資料時,它們會發(fā)揮特別好的作用。這有助于LLM以高精度生成品牌響應(yīng)。

    LLM分析師

    最后,許多初創(chuàng)企業(yè)正在利用LLM來分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從歷史上看,我們擁有可以通過編程方式分析的SQL數(shù)據(jù)庫和其他結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源。然而,對于候選人簡歷、研究文檔和供應(yīng)商合同等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),企業(yè)過去必須雇用人力,而這對初創(chuàng)企業(yè)來說往往是運營成本高昂的。

    有了LLM,現(xiàn)在就可以構(gòu)建數(shù)據(jù)分析管道,不僅可以分析文檔,還可以提供正確的來源和參考。這有助于大幅降低成本,并為初創(chuàng)企業(yè)提供與大型企業(yè)通過人力資源獲得的能力類似的能力。

    未來說明

    初創(chuàng)企業(yè)與大型語言模型(LLM)之間的協(xié)同作用尚不成熟,但其顛覆行業(yè)的潛力巨大。LLM有望成為人類開發(fā)人員、設(shè)計師和營銷人員的寶貴副駕駛,無縫集成到他們的工作流程中?;谠频膶100和A100集群等強大GPU的訪問將使AI民主化,即使是自力更生的初創(chuàng)企業(yè)也能利用尖端功能。這將模糊初創(chuàng)企業(yè)老牌企業(yè)之間的界限,促進更公平的競爭環(huán)境。

    未來屬于那些能夠有效利用人工智能的力量并利用其來構(gòu)建敏捷性并保持領(lǐng)先地位的初創(chuàng)企業(yè)。

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    2024-04-22
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