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逐步指南：企业生成人工智能应用
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原文英文，约1700词，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文提供了一个指南，帮助企业开始他们的生成人工智能（gen AI）之旅，包括设定目标、定义用例、涉及利益相关者、评估数据、选择模型、训练和验证模型、部署模型以及扩展和演进项目。文章强调了涉及关键利益相关者、评估数据质量、选择合适模型以及保持强大治理实践的重要性。同时，文章还强调了IBM WatsonX平台作为支持gen AI目标的工具。
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关键要点
- 生成人工智能正在改变商业世界，提供创新、生产力和效率的新机会。
- 设定明确的目标对于生成人工智能项目的成功至关重要。
- 识别生成人工智能可以解决的具体业务挑战，并关注如何根本性地转变业务流程。
- 早期涉及关键利益相关者，以确保项目与组织需求对齐并获得广泛支持。
- 全面评估数据资产是成功实施生成人工智能的关键。
- 选择合适的基础模型对于项目的成功至关重要，数据科学家在此过程中发挥重要作用。
- 训练和验证模型是优化生成人工智能模型性能的关键步骤。
- 将训练好的模型部署到生产环境中，确保与现有业务应用的无缝集成。
- 随着项目的成熟，扩展生成人工智能的影响力和能力，保持强大的治理实践。
- 采用生成人工智能不仅是实施新技术，更是一个可以重塑商业格局的转型旅程。
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延伸问答
企业如何设定生成人工智能的目标？
企业应根据整体战略目标设定生成人工智能的具体目标，如改善客户体验或提高运营效率。
在实施生成人工智能时，为什么要早期涉及关键利益相关者？
早期涉及关键利益相关者可以确保项目与组织需求对齐，并获得广泛支持，促进成功实施。
选择合适的基础模型对生成人工智能项目有何影响？
选择合适的基础模型直接影响项目的成功，数据科学家需评估模型性能和适用性。
如何评估企业的数据资产以支持生成人工智能？
企业应对现有数据源进行全面评估，确保数据的相关性和质量，以支持生成人工智能的目标。
生成人工智能模型的训练和验证过程包括哪些关键步骤？
关键步骤包括监控训练进度、调整参数、进行全面测试以评估模型性能和合规性。
企业如何在生成人工智能项目成熟后进行扩展？
企业可以将成功的AI工作负载扩展到其他业务领域，并探索更复杂的用例和高级功能。
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