揭开大型語言模型(LLM)的力量:初創企業如何通過精簡集成徹底改變運營方式

2024-04-22 18:00:44    編輯: robot
導讀 大型語言模型(LLM)已成爲各種規模企業的遊戲規則改變者,但它們對初創企業的影響尤其具有變革性。爲了理解其中的原因,讓我們來看看初創企業相對於老牌企業有哪些優勢,以及爲什么AI是它們的重要推動力。 ...

大型語言模型(LLM)已成爲各種規模企業的遊戲規則改變者,但它們對初創企業的影響尤其具有變革性。爲了理解其中的原因,讓我們來看看初創企業相對於老牌企業有哪些優勢,以及爲什么AI是它們的重要推動力。

初創企業往往面臨預算有限、時間緊迫的局面,即便它們爭奪的是規模更大的行業參與者可能爭奪的客戶群。老牌企業擁有品牌知名度、大量資源和成熟的分銷渠道。然而,在許多情況下,創新型、技術驅動型的初創企業顛覆了整個行業。


初創企業如何取勝?

那么,初創企業與大型企業相比有什么優勢呢?速度是一個關鍵因素。初創企業不受傳統系統的束縛,可以快速適應和迭代。這種敏捷性使他們能夠滿足未滿足的客戶需求或提供卓越的用戶體驗,從而搶佔大型企業的市場份額。

初創企業還通過更高的風險承受能力取勝。他們可以嘗試顛覆性的技術和商業模式。這種愿意承擔經過計算的風險的態度使他們能夠在被忽視的市場中找到立足點,或徹底改變現有市場。雖然現有企業可能適應緩慢,但靈活的初創企業可以抓住機會,成爲新的行業領導者。初創企業還能夠將注意力集中在利基市場上,並在大型企業能夠爲該市場定制產品之前成爲該領域的領導者。

因此,從很多方面來看,初創企業取勝的關鍵在於其敏捷性。這就是人工智能(尤其是LLM)成爲初創企業遊戲規則改變者的地方。讓我們來看看LLM爲初創企業提供的一些優勢,以及它們爲何會徹底改變初創企業的創建過程。

通過LLM加快研發

LLM就像是初創企業敏捷性的渦輪增壓器。它們幫助的一個例子是加速研發周期。开發新產品和新功能是一個耗時的過程。然而,事實證明,LLM作爲編碼助手非常有效,可以幫助开發人員更快地編寫代碼、更快地識別錯誤並更快地創新新功能。事實上,开發人員在使用生成式人工智能編碼助手時,編碼任務的速度可以提高一倍。

初創企業越來越多地使用一些AI編碼助手,例如CodeLlama和StarCoder,它們可以幫助加速產品構建過程。越來越多的初創企業正在部署這些开放的LLM,將它們與VisualStudioCode等工具連接起來,讓开發人員能夠更快地進行創新。結果是研發速度更快、產品發布速度更快、基於反饋的快速迭代。

打造個性化客戶體驗的LLM

初創企業越來越多地使用LLM的第二個例子是構建個性化的客戶體驗。使用Mistral、Llama2、Falcon或Solar等LLM以及稱爲檢索增強生成(RAG)的架構,初創企業可以快速構建對話式AI聊天機器人,這些聊天機器人可以利用歷史客戶互動數據,並相應地根據客戶量身定制響應。由於LLM擅長自然語言理解(NLU)和自然語言生成(NLG),這些聊天機器人可以比我們過去見過的自動機器人更有效地與客戶溝通。
LLM擔任營銷助理

初創企業利用人工智能和LLM的另一種方式是利用它們來創建營銷材料。LLM擅長創建文章的初稿、社交媒體副本、翻譯,甚至爲不同的受衆個性化信息。當初創企業訓練开放式LLM了解企業的品牌語言,並通過RAG架構讓其訪問企業的營銷資料時,它們會發揮特別好的作用。這有助於LLM以高精度生成品牌響應。

LLM分析師

最後,許多初創企業正在利用LLM來分析非結構化數據。從歷史上看,我們擁有可以通過編程方式分析的SQL數據庫和其他結構化數據源。然而,對於候選人簡歷、研究文檔和供應商合同等非結構化數據,企業過去必須僱用人力,而這對初創企業來說往往是運營成本高昂的。

有了LLM,現在就可以構建數據分析管道,不僅可以分析文檔,還可以提供正確的來源和參考。這有助於大幅降低成本,並爲初創企業提供與大型企業通過人力資源獲得的能力類似的能力。

未來說明

初創企業與大型語言模型(LLM)之間的協同作用尚不成熟,但其顛覆行業的潛力巨大。LLM有望成爲人類开發人員、設計師和營銷人員的寶貴副駕駛,無縫集成到他們的工作流程中。基於雲的對H100和A100集群等強大GPU的訪問將使AI民主化,即使是自力更生的初創企業也能利用尖端功能。這將模糊初創企業老牌企業之間的界限,促進更公平的競爭環境。

未來屬於那些能夠有效利用人工智能的力量並利用其來構建敏捷性並保持領先地位的初創企業。

標題:揭开大型語言模型(LLM)的力量:初創企業如何通過精簡集成徹底改變運營方式

地址:https://www.utechfun.com/post/361009.html

鄭重聲明:本文版權歸原作者所有,轉載文章僅為傳播信息之目的,不構成任何投資建議,如有侵權行為,請第一時間聯絡我們修改或刪除,多謝。

猜你喜歡