基于实践履历总结，可以系统化地将AI大模型运用的构建流程划分为五个核心步骤：
1)需求场景的精确定义
2)大模型的科学选型
3)大模型性能效果的强化调优
4)大模型的支配与运行掩护，以及
5)AI运用的无缝集成。
针对这一过程中的每一关键环节，本文将深入阐发企业所面临的策略决议与潜在难题，旨在为那些意图搭乘AI大模型发展浪潮、加速数智化转型的企业供应一份具有可操作性的行动指南。
一、明确需求场景：精确制导，确保目标清晰
明确需求场景是项目出发点，也是项目成功的基石。AI大模型专家需与业务团队紧密协作，细致阐发业务痛点，识别AI可办理的关键问题，同时考虑法规屈服与资源约束，为项目定下清晰且实际的目标。
模糊不清的需求目标可能导致资源摧残浪费蹂躏和项目延期。企业应首先明确AI运用的场景，如是否须要处理文本天生、情绪剖析、图片理解和天生等特界说务，这直接影响到后续的模型选择与技能路线设计。
未事先充分评估引发潜在风险。例如，在海内，对外供应做事的大模型及大模型运用，均须要经由安全评测备案。这就哀求选型时慎重考虑避免利用外洋大模型，数据传输出境等风险，避免产生合规问题。
这一阶段明确需求场景和目标后，对后续辅导模型选择、评估计算资源和预算、设计合理技能方案、识别安全合规哀求、乃至管控支配和运维大模型运用路线都具有辅导意义。也是企业自身须要重点思考的环节。
常日情形，建议需求目标从点开始再到面，先从单点AI大模型能力与现有运用的结合开始落地，逐步再考虑更深入更多场景的结合，末了再到基于AI Agent智能体思路重塑业务运用。
二、大模型选型：平衡艺术，精准拿捏
大模型选型阶段，AI大模型专家依据需求剖析结果，在浩瀚预演习模型中甄选，不仅考虑模型的性能与准确性，还要平衡打算效率、本钱及安全性，选择与企业根本举动步伐兼容性最优的办理方案。
性能与本钱的权衡：这点哀求企业细致稽核市情上现有的各种大模型。通过基准测试理解模型上限，结合实际预算和性能需求做出决策，同时考虑模型的长期掩护本钱。一样平常来说我们会有这么一个大模型选择三角形，从效果、性能、本钱三方面平衡考虑。在选型路径上，建议首先用“最聪明”的根本大模型（比如千亿参数规模的通义千问max版本、多模态则为qwen_VL_max版）来做任务的上限效果测试验证，如果“最聪明”的大模型可以知足效果哀求，再去考虑本钱和性能问题，比如下调选一个小一点参数规模的大模型再测试，直到平衡知足企业综合需求。
安全与合规的考量：在海内尤为主要，涉及到大模型天生内容的安全可靠、大模型及运用的备案、数据出境限定等，建议选择符合哀求的大模型。
AI工具链和生态系统支持，对付大模型的持续优化和功能拓展至关主要。强大的AI工具链和社区支持意味着更多的运用案例、工具和解决方案，有助于企业快速迭代升级。国外的社区比较出名是Huggingface，海内则为阿里云的Modelscope魔搭社区。
三、增强调优大模型：精雕细琢，效能提升
随后的增强调优步骤中，通过提示词工程、RAG、微调等方案策略，对选定的大模型进行优化，旨在提升其在特定场景下的表现效果与可靠性，确保大模型的输出贴合业务实际须要。
提示词工程是指通过各种输入设计来勾引模型行为给出回答。特点是轻量，易利用，模型强干系。提示词工程虽轻便易行，但也须要理解大模型特性，才能设计出高质量提示词，高效勾引模型输出预期内容。
RAG紧张结合外部知识数据，让大模型更可控的回答垂直/封闭领域问题。RAG依赖高质量外部数据，因此数据的准确性和时效性、数据检索和增强过程中的优化技巧是关键，处理不好会影响大模型的输出质量。
微调调优则是通过小规模演习来优化模型在特界说务上的表现。特点是适配特界说务、高准确，但繁芜且高本钱。同时微调调优过程具有一定的不愿定性，处理不当会涌现过拟合、乃至影响原有基模能力。
针对当前三种主流优化方案，这里大略补充做个解释。常常有人问上述三种方案核心差异是什么，怎么选？我们先回答是什么的问题。如下图所示，实质上大模型和程序一样，都是根据外部输入，然后实行后给出输出结果。程序=数据构造+算法，大略的对应过来，大模型=模型构造+参数权重。以是说，提示词工程，实质便是通过奥妙设计输入，使之更好适配大模型中的模型构造，从而得到更好的输出结果；微调调优，则是基于给定的数据集做演习，来优化更新大模型在预演习时已经固定好的参数权重，让后续的输入能在该行业领域的任务上得到更好的输出结果。
接着看“怎么选”的问题。对大模型的增强调优，在实际利用过程中，并非大家所想的按提示词工程->RAG->微调调优这种直线路径推进的。而是须要结合提示词工程、RAG和微调调头等特点，反复考试测验，螺旋推进落地。下图为OpenAI专家给出的一个大模型调优建议路径。
微调调优后的模型务必要做好模型评测。模型评测不仅验证了模型在特界说务上的优化效果，担保了输出质量达到预期标准，还通过全面评估模型性能，揭示潜在的偏见或不敷，为进一步的迭代优化供应了数据支持。详细如何评测就不再赘述，可网上参考干系文章理解。
在增强调优大模型这个环节里，数据集是非常主要的，不管是演习数据集还是评测数据集。这是由于高质量的数据（包括数据的多样性、质量和规模等）深刻的影响着大模型能力和企业AI运用代价倍增量级。常常很多企业在问，我们欠缺数据或者没有高质量数据时，如何提升大模型运用效果。碰到这种情形，除了建议企业可以向外考试测验多种数据互助办法，也可先直接用基模或现成行业领域专属大模型，同时动手方案培植自己的企业数据平台。
四、大模型支配与运行：灵巧应变，确保稳定
一旦模型优化成熟，便进入支配与运行阶段，这哀求专家精心设计支配架构，无论是云端托管、边缘打算还是本地支配，均需确保系统的稳定运行、弹性伸缩及高效运维，同时建立监控机制以应对潜在故障。大模型支配办法应根据企业的业务场景目标决定。根据模型参数规格大小不同，可以支配到终端智能设备、IDC机房以及云上。云平台一样平常也根据不同场景供应更多的大模型环境支配和运行做事。如下图所示。
推举大部分企业优先考虑直接调用MaaS API做事的办法（类似阿里云百炼模型做事平台）。
企业有开源大模型私有化支配需求的，首先考虑基于阿里云人工智能平台PAI做整体开拓支配供应模型做事。如企业有AI团队及技能积累，考虑自建的话，可推举基于阿里云GPU云做事器构建。从本钱和运行掩护投入等方面考虑，原则上不建议纯线下IDC自建智算资源和大模型做事。
五、AI运用集成：深度领悟，开释潜能
末了一个环节是AI运用集成，即将完成增强调优后的大模型支配运行后，无缝集成融入企业现有的数智化生态系统中，无论是通过MaaS API接口、插件、流程编排、Agent还是构建全新的用户界面，目标都是最大化大模型的能力和代价，提升用户体验，促进企业业务流程智能化升级，从而驱动企业创新与竞争力的飞跃。
本文作者:少军叨叨 来源:少军的AI空间
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