超越聊天机器人：为操作决策构建领域特定生成式人工智能

大型语言模型（LLMs）在文本生成方面表现优异，但缺乏对业务规则的理解，无法有效支持决策。

领域特定生成模型能够学习操作约束，生成可执行的业务策略，适合实时决策。

真正的商业价值在于能够嵌入核心业务流程的AI模型。

62%的AI价值来自核心业务功能，只有38%来自支持功能。

成功的组织在AI转型中将70%的精力投入到人和流程上。

领域特定模型需要更小的数据集和参数，具有成本效益和可计算性。

生成式AI的快速发展和投资增加，2023年融资达到252亿美元。

149个新基础模型在2023年发布，其中65.7%为开源。

领域特定生成模型能够生成可执行的决策输出，而不仅仅是描述性文本。

LLMs缺乏对业务逻辑和约束的理解，难以嵌入结构化决策过程。

领域特定模型通过学习结构化的历史业务数据，能够生成符合业务约束的决策。

训练领域特定模型时需结合奖励优化循环，以避免生成次优输出。

领域特定生成AI模型能够在多个行业实现可扩展性和运营卓越。

领域特定模型的投资回报率高，训练成本低，能够快速部署并产生业务影响。

企业需要将AI视为主动决策者，而不仅仅是语言助手。