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企业智能之旅（5）：人工智能基础模型的选择与评估
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原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。
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内容提要
在数字经济时代，数智技术推动企业转型与创新。企业需了解生成式AI模型的选择、培训与评估，以增强竞争力。模型类型包括传统、神经网络、生成式、强化学习及基础模型。企业可选择购买或开发模型，需考虑需求、预算与长期战略。在选择模型时，应评估参数、能力及资源需求，以确保与业务目标一致。
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关键要点
- 数智技术在数字经济时代推动企业转型与创新。
- 企业需了解生成式AI模型的选择、培训与评估，以增强竞争力。
- 人工智能模型包括传统模型、神经网络模型、生成式模型、强化学习模型和基础模型。
- 企业可选择购买或开发模型，需考虑需求、预算与长期战略。
- 开发模型有助于满足特定行业需求，但需要大量时间和资源。
- 购买模型可以快速部署，但可能无法完全满足特定需求。
- 评估人工智能模型时需考虑参数数量、内存占用、输入令牌长度等。
- 选择模型时应定义清晰目标，评估模型类型和能力，分析资源需求。
- Amazon Bedrock 提供预先训练的基础模型，简化生成式AI应用程序的构建和部署。
- 企业应系统地获取知识，有效管理模型职能，以确保投资与业务战略一致。
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