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基础模型选择指南:如何为生成式 AI 投资保驾护航?

作者:澳鹏Appen
  • 2025-07-22
    上海
  • 本文字数:1039 字

    阅读完需:约 3 分钟

基础模型选择指南:如何为生成式AI投资保驾护航?

在生成式 AI (GenAI) 迅猛发展的今天,企业 AI 决策者正面临一个关键挑战:如何在纷繁复杂的基础模型 (Foundation Models) 中选择最适合自身业务的那一个?


权威研究机构 IDC 与澳鹏 Appen 合作发布的专题报告——《为生成式 AI 应用选择合适的基础模型:应对丰富选项的策略 (Choosing the Right Foundation Model for Your Generative AI Application: Navigating the Abundance of Options) 》指出,这一选择将直接影响企业 AI 项目的成败。


STRATEGIC INSIGHTS FROM IDC ————

IDC 洞察:选型的三重维度


IDC 研究揭示,最佳的基础模型并非总是最大或最通用的那个,而是最能契合企业特定业务场景、资源条件和战略目标的模型。报告显示当前企业选型的三大趋势:


应用场景聚焦:44%的企业重点投资于提升跨部门员工效率的用例;


选型标准演变:模型性能(41%)、成本(35%)和计算效率(29%)是最关键的考量因素;


开源模型受宠:61%的企业更青睐开源模型,看重其可定制性和适应性。



IDC 建议采用结构化四步法:明确 GenAI 用例→筛选匹配的基础模型→全面评估测试→持续优化集成。这一方法论能确保投资回报最大化,同时保持技术快速迭代中的适应性。


HUMAN EVALUATION ALIGNS MODELS TO NEEDS————

超越基准测试:人工评估的关键价值


尽管自动化基准测试为模型选型提供了起点,但它们往往无法捕捉真实业务场景中的关键需求。人工评估在以下维度发挥着不可替代的作用:


语境相关性:评估模型输出是否符合业务场景上下文


品牌契合度:确保生成内容与企业形象和价值观一致


公平性审查:识别并消除潜在的偏见和歧视


模糊情境应对:测试模型在边界条件下的表现


通过引入领域专家进行结构化评估,企业能够超越排行榜分数,真正预判模型在实际部署中的表现。澳鹏 Appen 在全球 15,000+个 AI 项目的实践表明,融合人工评估的模型选择流程可显著提升模型与业务目标的匹配度。


APPEN: TRUSTED PARTNER IN FM EVALUATION————

值得信赖的模型评估伙伴


作为全球 AI 训练数据和模型评估解决方案的领导者,澳鹏 Appen 与全球 80%的顶级基础模型构建者保持合作。我们提供:


定制化评估体系:基于专有数据集和行业标准


专家主导的评估:覆盖伦理、安全、合规等关键维度


持续优化服务:确保模型随业务需求同步演进


我们的服务已帮助众多客户成功规避模型偏见、安全漏洞和合规风险,大幅降低模型迭代成本。


在生成式 AI 快速发展的今天,选择合适的基础模型已成为企业 AI 战略成功的关键。通过澳鹏 Appen 专业数据服务,企业能够精准匹配业务需求与技术方案,确保 AI 投资获得高回报,开启 AI 商业化新篇章。


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