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企业如何快速建立自己的专属AI大模型?

企业如何快速建立自己的专属AI大模型?

数字化时代让具备大规模数据处理能力和学习能力的AI大模型成为科技领域的热门话题。对于企业发展而言,AI大模型不仅能够实现逻辑理解和内容生成等多项功能,还能在一定程度上替代人工完成复杂任务。然而,这也带来了一系列挑战。首先,大模型对计算机资源的需求增加,需要高性能计算机和大规模集群等平台的支持;其次,需要更大的数据存储空间来存储海量数据;再者,大模型需要具备持续学习的能力,并且对信息的整合加工和传递提出了更高的要求。

由于大模型的运算处理变得更加复杂,企业对私有化的重视也日益增加。公用平台的AI大模型可能存在隐私泄露等风险,因此越来越多的企业倾向于打造专属化的AI大模型。这种趋势体现了企业对数据隐私和安全的关注,同时也能够满足企业对个性化需求和高度定制化服务的追求。因此,打造专属化的AI大模型成为当前企业发展的主要趋势之一。

可是,AI大模型的研发难度甚高,企业不仅要做好前期数据的收集与积累,还要训练好整个大模型的运行。研发期间,面临着方方面面的挑战。比如对高质量数据的获取,以及对算法算力的需求扩大,以及企业如何在保证高效的基础上,收集到更多高质量的数据源等。此外,在数据运行的过程中,大模型的训练数据可能受到开发者的主观偏见,导致模型研发的结果不够公平公正等。

想要解决这些问题,不妨使用云市场PaaS服务。

PaaS是一种云计算的模型,它是一种基于基础服务和软件服务之间的云端应用平台。按照应用领域的不同,可以分成公共PaaS、私有PaaS和混合PaaS。PAAS服务有着简化开发、快速部署和多租户架构等优势。该模型采用云服务运行机制,云服务提供商将为开发者提供基础的硬件管理、操作系统、数据库等开发平台,以便于开发者将更多时间和经历花费在应用程序开发与部署中。

目前科技市场上有多个云平台支持的大模型创建服务。但是放眼全球市场,最具备完整性和统一性的供应商恐怕还是谷歌云,谷歌云旗下的Google Cloud AI Platform可以帮助训练机器模型的血腥能力和预测能力,该平台直接面向数据科学家、开发人员等,适用于机器的学习,涵盖了数据准备到模型服务的全阶段。

整个学习过程可分为模型开发、模型部署和推理两个方面。

模型开发中,开发者可以在平台上进行模型训练,并将自主研发的任意ML框架或算法在AI平台上运行。其中,可自定义的容器消除了传统云计算大规模培训模型中的束缚条件,开发人员可以按照自身需求,对培训计划中使用的框架和工具打包处理容器映像。这大大简化了开发人员的训练流程,同时支持数据集群的分布式训练,加快训练速度。

模型部署和推理中,开发者可以托管一个训练成功的机器学习模型。期间,AI平台可以为开发者提供预测目标值、数据相应记录等功能。不过开发人员还要对数据中存在的异常值进行分析和检测。以便于确定数据的准确性,如果准确性不高,还需要进行重新训练。

目前,Cloud AI Platform Prediction可以支持自适应和手动调节两种模式。自适应意味着无人使用模型时,整个基础框架能够自动缩减到0,避免付费项目增加;一旦使用量增加起来,那么整个模型将会自动调试资源配置,满足开发人员的使用情况。

手动调节则意味着人工设定参数,可以自由决定整个模型的节点数量。好处是可以降低模型的冷启动延迟,坏处是不够灵活,需要人工实时监管。

与之形成强烈竞争关系的是亚马逊云科技旗下的Amazon SageMaker。Amazon SageMaker是亚马逊科技平台研发的针对企业的 AI 模型解决方案。相对比 Cloud AI Platform,Amazon SageMaker的应用范围更广,涵盖了企业级机器、云原生机器、高性能机器等的学习与应用,它提供了自动化的模型调试功能,可以帮助开发人员轻松部署机器学习模型。可以说,Google Cloud AI Platform有的,Amazon SageMaker全部都有,还能更上一层楼。

Amazon SageMaker额外提供数据标注、自动建模、框架支持等功能特性。其本身是基于TensorFlow、PyTorch、MXNet 等框架的学习能力,创新性加入了自动化的调参、特征工程等技术,可以极大程度提高机器学习能力,帮助用户构建与优化机器模型。开发者仅需一个集成数据群,就能完成整个机器模型从数据准备到数据部署监控等流程,此外还加入了各种各样预构建的算法和框架。内置AutoGluon-表格、CatBoost、因子分解机算法等各个算法,可以辅助开发人员进行问题分类与回归。

当然,AI大模型构建的过程中,肯定少不了API的帮助。API可以从提供训练所需的数据,以及帮助开发者借助不同AI 大模型API组建自己的AI大模型等功能。以下推荐几款API接口。

1.Falcon文本生成模型(TII)

Falcon是一个自回归解码器模型。自回归解码器模型指的是模型经过训练,可以在给定前一个标记的情况下预测下一个标记的序列。

2.Yi-34B文本生成模型(Base Llama)

Yi 模型是由人工智能公司零一万物(Zero One Infinity)开发的一款大型预训练语言模型系列。这个系列模型包含不同参数量的版本,突破性地实现了高达 200K 的上下文窗口长度,这使得模型在处理长文本时能够更好地捕捉上下文依赖关系,提高连贯性和准确性。

3.Fuyu-8B图像理解模型

这一模型具有 80 亿参数,可理解各种图像类型,包括照片、图表、PDF 和界面 UI。Fuyu-8B 采用了一种纯解码器 Transformer 架构,不使用图像编码器,支持任意图像分辨率,表现在多项任务中优于其他大型模型。该模型采用图像块直接线性投影到Transformer的第一层,绕过了嵌入查找。这种简化的架构支持任意图像分辨率,并极大地简化了训练和推理。

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