通过灵活的模型选择扩展生成式人工智能
内容提要
本文讨论了企业生成式人工智能（gen AI）的模型选择对企业发展的重要性，多样性的模型选择可以促进创新、定制化应用、加速上市、保持灵活性、优化成本、降低风险和遵守法规。文章还介绍了IBM watsonx™模型库和IBM® Granite™企业级基础模型系列。
延伸解读
多模型策略的平衡之道
文章指出，基础模型的特性可归纳为可信、高性能和成本效益三个主要属性，过度强调其中一个可能损害其他属性。因此，企业需要根据自身具体需求平衡这些属性，而不是盲目追求单一维度的最优。这种平衡思维有助于避免因偏重某一方面而导致的整体效果下降，是多模型选择策略的核心原则。
模型选择的具体步骤
文章提供了一套可操作的模型选择步骤：明确用例、列出所有模型选项、评估模型属性、测试模型性能、根据成本和部署需求细化选择，最终选出提供最佳价值的模型。这些步骤强调从实际业务需求出发，通过测试和细化来优化选择，而不是仅凭直觉或单一指标做决定。
IBM watsonx 的模型库与部署灵活性
IBM watsonx 模型库提供专有、开源和第三方模型，支持客户根据业务、区域和风险偏好选择。同时，watsonx 允许客户在混合云、多云或本地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。这种灵活性有助于企业保持敏捷性，并适应不断变化的业务环境。
IBM Granite 的企业级特性
IBM Granite 系列模型由 IBM Research 开发，强调信任、性能和成本效益的优化组合，尤其注重信任和可靠性。文章提到，企业无法用不信任的基础模型来扩展生成式 AI。Granite 模型经过严格精炼流程，包括在 IBM AI 伦理准则下训练，并利用 FM_EVAL 数据集模拟真实企业应用，以确保模型适用于企业级场景。
Q&A
企业生成式人工智能模型选择的重要性是什么？
企业生成式人工智能模型选择对企业发展至关重要，因为多样化的模型可以促进创新、满足业务需求、加速上市、保持灵活性、优化成本、降低风险和遵守法规。
如何根据特定需求定制AI应用？
企业可以根据特定需求选择和调整不同的AI模型，以满足特定的业务应用，从而获得竞争优势。
多样化的模型组合如何帮助企业降低风险？
多样化的模型组合可以降低集中风险，确保企业在某一特定模型出现问题时仍能保持韧性，提供替代解决方案。
选择合适的AI模型需要哪些步骤？
选择合适的AI模型需要明确用例、列出模型选项、评估模型属性、测试模型性能，并根据成本和部署需求进行选择。
IBM watsonx™模型库提供哪些类型的模型？
IBM watsonx™模型库提供专有、开源和第三方模型，支持客户根据需求选择合适的模型。
IBM® Granite™系列模型的主要特点是什么？
IBM® Granite™系列模型强调信任、性能和成本效益，适合企业级应用，帮助企业在生成式人工智能项目中取得成功。
