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GenAI之旅：企业如何从通用模型迈向定制化大模型
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
企业对于GenAI的期望与现实发生冲突，需要定制化洞察力和克服性能限制。Databricks的数据智能平台提供一站式解决方案，帮助企业实现高精度、可控和安全的GenAI输出。
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关键要点
- 企业对GenAI的期望与现实存在冲突，技术的潜力与性能问题让领导者感到沮丧。
- 大型通用模型在提供定制化洞察力方面表现不足，企业需要定制化解决方案以获得竞争优势。
- GenAI的旅程通常从实验大型基础模型开始，企业需考虑使用政策并测试不同系统。
- 企业希望克服性能限制，定制LLM以满足特定需求，通常使用检索增强生成技术。
- 企业最终希望实现更高的定制化和控制，可能需要对模型进行深度微调。
- 每个阶段都有组织和技术上的挑战，企业需灵活应对GenAI技术的快速发展。
- 构建GenAI系统涉及数据准备、检索模型、语言模型等多个组件，开发者需要一个优化的平台。
- Databricks的数据智能平台提供广泛的服务，帮助企业在GenAI成熟周期的每个步骤中应对挑战。
- 企业可以通过DI平台管理所有AI系统的生命周期，输出高精度、可控和安全的结果。
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