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小型语言模型：组织成功的未来催化剂
随着我们进入 2024 年，掌握组织内部的高级 AI（生成式 AI 和语言模型）革命成为中心议题。这绝对具有挑战性，也是一个非常决定性的时刻——这是一个引领而不是跟随这一前沿创新的机会。
来源:Kore.ai随着我们进入 2024 年，掌握组织内部的先进 AI（生成式 AI 和语言模型）革命成为焦点。这绝对具有挑战性，也是一个非常决定性的时刻——这是一个引领而不是跟随这一前沿创新的机会。
有一点很清楚：风险从未如此之高！
拥抱先进 AI 潜力的组织将蓬勃发展，而落后的组织则有可能在技术进步后被抛在后面。这场革命的核心是大型语言模型 (LLM)，它以无与伦比的熟练程度推动自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG)。它们擅长辨别用户意图、改变客户互动并增强各个领域的内容推荐。 LLM 的影响是深远的：与语言相关的任务占美国总工作时间的 62%，其中 40% 的时间可能通过 LLM 实现自动化或增强，这凸显了其在重塑各行业生产力和效率方面的关键作用。
占美国总工作时间的 62%，其中 40% 的时间可能通过 LLM 实现自动化或增强但我们不要忽视更大的图景；虽然优势和商业利益大于所涉及的风险和挑战，但根据 Gartner 的说法，组织在采用它们时仍面临挑战。值得思考的关键问题是：
- LLM 能否应对每个业务场景的复杂性？它们是否足够灵活，可以作为一刀切的解决方案？成本和性能方程是否平衡？