点击蓝字
关注我
随着移动互联网和智能终端不断发展，一方面，客户需求日益多样化、小众化，传统业务模式越来越难以适应现有的市场情况。另一方面，运营商面临的来自各类企业的竞争压力越来越大，过去在整个产业中的主导权正逐步被分化。企业亟需进行数字化转型，通过中台体系建设和AI技术赋能重塑商业模式，推进业务布局落地。
运营商希望基于大模型、AIGC等新技术搭建全新企业级AI中台，打造面向未来、高性能、可扩展的 AI 架构体系，建立一体化的模型管控和模型资产运营管理体系，实现企业 AI 能力有效共享和降本增效。进行数字化流程再造和技术升级，将数字化、智慧化能力穿透生产运营全流程，全面提升企业运营流程效率和数智化水平。
挑战是什么？
然而，在构建 AI 中台、推动大模型落地的过程中运营商会面临诸多挑战：
（1）工程复杂度高：涉及多个技术领域，包括机器学习、自然语言处理、大数据、多模态、工程优化等。
（2）数据类型众多：企业内部包含大量非结构、半结构化数据，需要经过专业处理才能发挥数据价值。
（3）管理成本较高：各类大模型数量众多，版本更新迭代频繁，管理难度大。
（4）提示工程繁琐：为了保障大模型的应用效果，需要对提示词进行设计、管理、追踪与评价。
（5）应用框架复杂：难以进行大模型应用的快速构建，难以与既有场景打通，与大模型外部工具或其他系统结构交互性差。
（6）部署周期较长：在部署大模型，需要配置大量的参数代码，各部门间的部署方式缺乏统一的流程，导致模型部署周期过长，降低了模型应用的敏捷性价值。
解决措施
为了应对上述问题，企业可以通过建设大语言模型运营平台为大模型落地提供全生命周期统一管理。作为一个全面的大模型统一运营管理平台，需要为用户打通从数据接入和开发、提示工程、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升”。该平台要能够帮助解决大模型优化训练推理过程中遇到的复杂工程性问题，帮助用户将注意力集中在训练数据准备、建模微调以及提升业务效果本身，为用户提供便利的提示工程和数据管理、易用的大模型训练和微调、统一的大模型纳管、持续的业务效果提升和敏捷的应用链编排，帮助用户缩短业务落地周期，加速业务提升效果。
通过构建大模型运营平台，可以实现大模型的统一管理。为企业提供大模型运营管理的统一视角，简化了大模型的运维要求，将原本散落在不同流程阶段的任务和服务统一纳管至AI中台，降低运维成本的同时，帮助用户更充分地了解大模型的性能和效果，实现内部AI能力从散发到聚合、从使能到赋能的进化，帮助企业基于AI中台实现业务的全面升级和持续创新。
扫码关注我们
扫码关注我们
END
