小型语言模型与大型语言模型：它们对2025年企业的影响
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内容提要
随着生成性人工智能的迅速发展，65%的企业在至少一个业务功能中定期使用该技术。尽管一些公司获得了早期收益，但许多企业在实施过程中面临复杂挑战。领导者需有效利用生成性AI的潜力，评估不同模型的优缺点，并根据行业需求进行定制。保持灵活性和持续学习是成功的关键。
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关键要点
- 65%的企业在至少一个业务功能中定期使用生成性人工智能。
- 一些公司获得了早期收益，但许多企业在实施过程中面临复杂挑战。
- 领导者需有效利用生成性AI的潜力，评估不同模型的优缺点。
- 62%的CEO愿意在AI采用上承担更大风险，部分因害怕落后而提前投资。
- 决策者需评估不同GenAI提供商的模型和基础设施的优缺点。
- Gartner的调查显示，嵌入现有应用程序的GenAI是主要使用方式。
- 选择模型时需考虑所需的提示工程时间和资源。
- 大多数公司需要一定程度的提示工程来微调工具以适应其领域。
- 人类监督在部署AI工具中仍然至关重要。
- 小型语言模型因其经济性和资源节省而将会普及。
- 提供商需花费大量时间确定用于训练的最佳数据集。
- 组织应保持灵活性，不要过于依赖特定的语言模型提供商。
- 企业应积极参与生成性AI的应用，保持警惕以应对潜在风险。
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延伸问答
企业如何有效利用生成性人工智能的潜力？
企业需要评估不同模型的优缺点，并根据行业需求进行定制，同时保持灵活性和持续学习。
小型语言模型的优势是什么？
小型语言模型因其经济性和资源节省而将会普及，能够更好地响应特定问题。
企业在选择生成性AI模型时需要考虑哪些因素？
企业需考虑模型的性能、可定制性、所需的提示工程时间和资源等因素。
生成性AI在企业中的主要使用方式是什么？
主要使用方式是将生成性AI嵌入现有应用程序中，例如Microsoft的Copilot和Adobe Firefly。
企业在实施生成性AI时面临哪些挑战？
许多企业在实施过程中面临复杂的挑战，包括技术选择和组织变革管理。
人类监督在部署AI工具中有多重要？
人类监督在部署AI工具中仍然至关重要，以确保模型的输出符合预期和行业标准。
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