tags: #AI #LLM #StartUp
概述
2024年在新的 AGI 和生成式 AI 机会方面肯定会充满希望。
据《福布斯》报道，下一代生成式人工智能将成为 2024 年的前 5 大趋势，与增强工作、道德人工智能、人工智能立法和量子人工智能竞争。因此，就人工智能实施的新方式而言，2024 年听起来确实很有希望，特别是对于希望实施 GPT、Bard 或其他闭源大型语言模型的公司而言。
OpenAI GPT 用户场景
OpenAI 的 GPT 作为 GenAI 行业主要的大型语言模型领导者，已经通过在许多不同的软件解决方案中实施 GPT 3 证明了其强大功能。其追随者GPT-3.5最初用于著名的ChatGPT，在大语言建模方面取得了显着的进步。
我们可能会看到成百上千家新的基于 ChatGPT 的初创公司在 2023 年推出。这似乎是一种新的基于 OpenAI 的创业趋势，它让 AI 初创公司市场充满了不同有趣的解决方案，从将 ChatGPT 集成到 Chrome 扩展程序开始，到以正在进行的 GPT-4 微调模型已集成到 LMS 中。
LLM 用户场景是无边界的。 GPT-3.5 API 和 GPT-4 API 可以集成到旅游企业、房地产、酒店、电子商务、客户支持聊天机器人和许多其他领域。
ChatGPT API 集成的另一个很好的例子是销售和营销 SaaS。该领域的许多初创公司已经将 ChatGPT 实施到他们现有的解决方案中，我们可能会看到大量新公司每天都在实施人工智能。
根据 Statista 的数据，在其业务中使用 ChatGPT 的前 10 个行业是技术、教育、商业服务、制造、金融、零售、医疗保健、政府、媒体和建筑。 2024 年似乎也会如此。
OpenAI 的 CEO Sam Altman 已经宣布了 GPT-5 的开发，并考虑到他们将微软指定为这条道路的主要合作伙伴，这应该是超级智能的东西，并且显然更像人类（Tom's Guide）。因此，这绝对是其他行业加入人工智能企业的新途径。
开源 LLM 初创公司
你有没有想过，著名的ChatGPT、Bard、Cohere都是闭源的大语言模型例子？这意味着它们只能在其所有者提供的编码功能中使用，并且不能由我们的开发团队和特定需求进行完全修改。
然而，越来越多的开源 LLMs 可以作为封闭源代码的绝佳替代品，为初创企业和企业带来好处。让我们更深入地探讨这一点，看看初创公司如何使用开源大语言模型。
据 Finxter 报道，2023 年最常用的开源 LLMs 是：
- OPT-180B
- BLOOM-341B
- LLaMa-1.4T
- MPT-1T
- Falcon-1.5T
- LLaMA 2-2T
开源大型语言模型的最大优势之一是它们在执行时间方面可以快得多。例如，闭源ChatGPT有时需要长达13秒才能进行查询，而像LLM LaMini这样的开源模型则需要长达5秒才能进行相同的查询。
开源 LLMs 被用于不同的行业，但它们确实有用，特别是在面向软件工程的初创公司中，这种趋势将在2024年明显增长。这种快速增长的公司的一个很好的例子是Hugging Face。他们的平台拥有超过 25000 个模型、40000 个数据集和 50000 个演示应用程序 (Spaces)。所有这些都是开源且公开的，因此客户可以轻松协作并构建 ML 和 AI 应用。
另一种类型的开源大型语言模型用例可能是将其集成到现有软件中，而闭源LLM无法提供必要的结果。例如，假设您希望客户支持 AI 聊天机器人以 2 倍的速度回答传入的询问，但当前的闭源模型（如 Bard 或 GPT-3.5）无法提供所需的速度。在这种情况下，您可以查看 LLaMA 2、Falcon 或 Flan-T5 等开源模型。
因此，显然开源大型语言模型用例可能是您的新项目想法或初创公司的绝佳机会，特别是如果您的目标是在机器学习或人工智能领域创建一些最先进的解决方案。
自定义模型的解决方案
实现GPT和其他类型的提示工程已经成为一种趋势。但语言模型并不总是预先定义的，它们可以被定制。什么是自定义模型以及什么可以是自定义大型语言模型示例？我们来看一下。
大型语言模型是一种预先训练的机器学习模型，旨在执行各种任务：从情感分析到语言翻译。同时，自定义语言模型已经是一个经过微调的模型，或者专门针对特定领域、用例或行业进行训练的模型。自定义语言模型可用于满足业务或用例的独特需求。
自定义语言模型的细节在于微调。根据OpenAI API微调可以提供如下能力：
- 可以使用超出提示工程范围的更多示例来训练模型
- 比仅通过提示工程得到更好的质量结果
- 由于提示工程较短，可以节省token
例如，OpenAI 的文本生成模型已经过大量文本的预训练。它们的微调通过对超出提示的示例进行训练来改进小样本学习，让您在大量任务上取得更好的结果。一旦模型经过微调，您就不需要在提示中提供那么多示例。这可以节省成本并实现更低延迟的请求。
因此，总的来说，我们可以通过以下方式使自定义语言模型和大型语言模型多样化：
一般来说，自定义 LLM 就像基本大语言模型的去中心化版本。让我们看看如何在不同的软件解决方案中实施它。 Garper 表示，到 2025 年底，将出现近 175 ZB 的数据，这意味着企业需要花精力分析数据并找出趋势和模式。
许多初创公司都因在其业务中实施定制LLMs而实现了增长。集成自定义 llm 用例的行业可能有所不同：
1. 信息技术
IT和软件初创公司将是2024年定制LLMs最受欢迎的用户。Gpt 3的实施及其进一步微调已经成为2023年SaaS、PaaS或IaaS初创公司的流行趋势及其数量正在日益显着增长。根据您的业务需求，在 IT 行业中实施 LLM 的有效方法有很多，以下是一些 IT llm 用例：
- 网络安全：威胁检测、异常分析以及生成安全相关文档。
- 产品管理：生成状态报告、提供项目数据洞察、协助确定任务优先级等。
- 数据监控：解释日志、警报和其他数据，以实现更有效和主动的系统管理。
- 自动化测试：AI生成测试用例、测试脚本并分析测试结果。
2. 营销
自定义大语言模型可以简化博客、产品描述、社交媒体帖子和营销活动的内容生成过程，使组织能够节省时间和资源。反过来，这使个人能够专注于销售和创收等重要任务。将自定义语言模型集成到销售或营销初创公司有很多选项，例如：
- 复盘：分析客户的评论并根据贵公司的提示或政策立即回复。
- 销售拜访：在销售拜访期间提供实时建议，帮助根据个人客户需求定制销售宣传。
- 潜在客户生成：分析在线对话和互动，同时根据预定义的标准筛选潜在客户。
- SEO：生成关键字丰富的内容、元标签，并优化网站副本以获得更好的搜索引擎可见性。
- 市场研究：分析市场趋势、客户反馈和竞争对手活动，为战略决策提供有价值的见解。
- 电子邮件营销：根据您的 ICP 和 UVP 偏好生成个性化电子邮件内容。
3. 客户服务
在客户服务领域，基于自定义LLMs的AI聊天机器人和AI助手已经开始取代人工客服。定制的人工智能聊天机器人被广泛用于解决客户查询、解决问题并在各个流程中提供指导。与此同时，基于人工智能的助手可以帮助员工完成安排会议和管理日历等任务。这两种形式的数字帮助都对增强整体客户支持做出了重大贡献。客户体验是LLM实施和定制的一个巨大领域，让我们看一些示例：
- 7*24 服务：通过集成基于 LLM 的聊天机器人，您可以确保所有客户查询都得到不间断处理。
- AI 增强的 CXM：通过了解客户支持票证、将其引导至适当的部门并提供初步响应，实现客户体验管理系统的自动化。
- 多语言支持：以多种语言响应客户查询，确保提供更具包容性和更便捷的客户支持体验。
- 召回性动作：最先进的 LLMs 能够执行任何功能，例如在必要时吸引客户预订电话或提供电子邮件。
- 对话分析：通过分析客户互动和对话，主动解决潜在问题并提高整体客户满意度。
4. 大数据
大数据分析和处理是实现机器学习模型的一个巨大产业。自定义的LLMs能够检查用户生成的数据，例如评论或反馈，通过情感分析提取有价值的见解。此外，他们可以使用矢量数据库重建不同类型和片段的数据。
- 报告生成：自定义LLMs有助于创建全面且富有洞察力的报告，而无需手动编写报告。
- 合规性：确保符合监管标准并识别潜在的安全威胁
- 自动化 ETL 流程：LLMs 帮助提取、转换、加载 (ETL) 流程自动执行数据集成任务、映射转换并为数据处理管道生成代码片段。
- 时间序列分析：帮助数据科学家生成用于趋势分析、异常检测和预测等任务的代码片段。
5. 医疗健康
这种类型的LLMs通过分析患者数据并根据症状预测适当的措施，在不同的医疗诊断中发挥着至关重要的作用。此外，指定的定制语言模型可帮助医疗保健专业人员进行医疗转录，简化文档和数据流程。自定义语言模型在集成到医疗保健行业时可以带来好处：
- 患者监控：分析来自远程物联网设备的数据，帮助医疗保健专业人员跟踪不同的患者健康指标。
- 诊断：LLMs帮助分析医学成像报告、实验室结果和患者病史，以帮助诊断和治疗计划。
- 预约：自动化预约安排、发送提醒以及改善医疗保健提供者和患者之间的沟通。
- 医疗转录：将口语文字转换为书面文本，提高医疗文档的准确性和效率。
- 患者教育：人工智能LLM集成到医疗文档和软件中可以帮助患者获得有关其病情、治疗和药物的易于理解的信息。
6. 人力资源与招聘
自定义 LLMs 和其他类型的 ML 模型可以通过人工智能实施为 HR 自动化和招聘流程带来巨大好处。通过自定义 LLMs 实施人工智能招聘解决方案的人力资源公司已经在 2023 年和 2024 年显示出令人印象深刻的投资回报率结果，随着人工智能算法的日益改进，其生产力应该会更高。以下是 LLMs 如何使人力资源和招聘流程受益的一些示例：
- 协助判定绩效：通过生成建议反馈、改进计划和发展目标，在绩效审核过程中为员工提供帮助。
- 分析反馈：分析来自调查和绩效评估的员工反馈，提取见解，为人才发展战略提供信息并提高员工敬业度。
- 安排面试：LLMs 帮助自动安排面试，考虑候选人和面试官的可用性，以简化流程。
- 搜寻候选人：通过分析在线个人资料、社交媒体和专业网络来帮助寻找候选人，以识别潜在的候选人。
- 筛选简历：自动化简历筛选，让系统分析简历并匹配候选人与职位要求，简化招聘的初始阶段。
AI初创公司的未来
未来属于人工智能和机器学习公司。根据 Product Hunt 计划于 2024 年初发布的产品，我们预计将出现大量新的人工智能初创公司。
我们可能会注意到，近 25% 的初创公司与不同的人工智能驱动的解决方案相关，其中一些肯定会使用我们今天讨论的大型语言模型示例：从 GPT-4 集成或微调的 LLaMa 模型开始，人工智能文本到视频生成工具，并使用第三方 AI 集成（例如 MidJourney 或 Stabble Diffusion）创建设计等等。
LLM用户使用场景显然是技术初创公司在2024年寻求的东西。智能文本生成是业务自动化和节省人力资源成本的进步，因此越来越多的投资者渴望分配数百万美元将资金投入到可以在一两年内带来巨大投资回报率的解决方案甚至想法上。