AI 101: 企業 co-pilot 的4個層級

AI 101: 使用大型語言模型的企業 co-pilot 策略指南 ✈️🚀

目錄

• 介紹
• 分析各個層級的企業 co-pilot
  • 第一層級 co-pilot：基本的大型語言模型整合
  • 第二層級 co-pilot：定制的大型語言模型實施
  • 第三層級 co-pilot：先進的大型語言模型管道
  • 第四層級 co-pilot：企業級的大型語言模型採用
• 結論

介紹

歡迎來到我們的最後一篇 AI 101 系列。在之前的兩篇文章中，我們討論了大型語言模型的介紹以及企業生成 AI 的風險。現在，我們將在這些概念的基礎上進行討論，探討如何使用 co-pilot 策略。我們邀請了 move works 的 ml 工程經理 Matt Mystery，他將與我們一起討論四個層級的企業 co-pilot 的優勢、限制以及如何使用這些知識來制定你的 co-pilot 策略。如果你有任何問題，請在螢幕底部的問答區提出。現在，我將把話遞給 Matt 來進行今天的演講。

分析各個層級的企業 co-pilot

在選擇 co-pilot 策略之前，我們需要了解不同層級 co-pilot 的優缺點。下面將分別介紹四個層級的 co-pilot，並討論它們的特點和適用場景。

第一層級 co-pilot：基本的大型語言模型整合

第一層級 co-pilot 是最簡單且最直接的方法。你可以選擇一種大型語言模型服務，例如 hugging face 的 API，並進行一些基本的操作，如創建網站文案或進行情感分析。這一層級的特點是成本較低，使用方便，可以進行基本的自定義操作，但也有一些限制，如領域的有限性和潛在的安全風險。

第二層級 co-pilot：定制的大型語言模型實施

第二層級 co-pilot 與第一層級類似，但更注重領域定制。你可以使用預先訓練的模型，進行 fine-tuning，使其更適應特定的領域或組織需求。這一層級需要更多的開發和機器學習資源，包括適當的基礎設施和領域特定的數據。它可以提供更好的性能和控制，降低安全和隱私風險，但同樣也有一些限制，如可擴展性有限和潛在的認知負擔。

第三層級 co-pilot：先進的大型語言模型管道

第三層級的 co-pilot 使用一堆大型語言模型來解決複雜的問題，例如語音轉文本，情感分析，摘要生成等。這一層級需要更多的模型、更多的開發和機器學習資源，以及更多的注解人員。它可以提供即時的、可靠的信息，並在多個層面上進行分析和調整，但同樣也有一些限制，如技術要求高、部署複雜以及不容易擴展。

第四層級 co-pilot：企業級的大型語言模型採用

第四層級的 co-pilot 是最高級別的 co-pilot 策略。它解決的是整個企業範圍的問題，例如員工支持、決策咨詢和合規性監控。這一層級需要專業的團隊和基礎設施，以應對複雜的技術和安全要求。它可以提供最高度的控制、最強的安全性和完整的覆蓋範圍，但實施成本和風險也相對較高。

結論

根據你的需求和能力，你可以選擇不同層級的企業 co-pilot。無論你選擇哪一個層級，重要的是要理解每個層級的特點、優缺點和適用場景，並找到合適的供應商或合作夥伴來實現你的 co-pilot 策略。企業 co-pilot 不僅可以為你的業務增加效率，還能夠提供更好的用戶體驗和更高的安全性。如果你有任何問題或需要進一步了解，請隨時聯繫我們。

感謝大家的參與，祝大家度過愉快的一天！