生成式人工智能的應(yīng)用需要構(gòu)建堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。而構(gòu)建健壯的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、選擇最佳模型、優(yōu)化訓(xùn)練技術(shù)、部署策略及解決監(jiān)控問題，是應(yīng)用成功的關(guān)鍵。

生成式人工智能（GenAI）正通過重塑創(chuàng)造力、內(nèi)容及數(shù)據(jù)的管理方式，對商業(yè)世界產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。對于組織來說，為了有效地利用這項(xiàng)技術(shù)，他們必須構(gòu)建堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，尤其是要確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量。數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳可能導(dǎo)致偏見或產(chǎn)生誤導(dǎo)性的結(jié)果，因此實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理措施（例如消除重復(fù)項(xiàng)、填補(bǔ)缺失的數(shù)據(jù)和規(guī)范化數(shù)據(jù)集）至關(guān)重要。本文探討了為生成式人工智能應(yīng)用程序開發(fā)健壯的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵考慮因素。

構(gòu)建一個(gè)可靠的存儲和管理大數(shù)據(jù)的架構(gòu)至關(guān)重要。組織應(yīng)當(dāng)投資可擴(kuò)展的存儲解決方案（例如數(shù)據(jù)湖），以便捷地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問和轉(zhuǎn)換。通過利用云計(jì)算資源還可以通過減少硬件管理限制和訪問各種人工智能模型來提高可用性。

成功開發(fā)生成式人工智能的基礎(chǔ)在于獲取全面且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。一個(gè)精心構(gòu)建的數(shù)據(jù)集應(yīng)該包含人口統(tǒng)計(jì)、地理區(qū)域和用戶體驗(yàn)的不同視角，以最大限度地減少潛在的偏差。

數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理技術(shù)

組織可以采用多種高效的數(shù)據(jù)收集策略。來自政府機(jī)構(gòu)和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的開放數(shù)據(jù)源提供了合法可訪問的、經(jīng)過驗(yàn)證的信息，以增強(qiáng)訓(xùn)練據(jù)集。網(wǎng)絡(luò)抓取技術(shù)可實(shí)現(xiàn)有針對性的數(shù)據(jù)收集，但組織在這一過程中必須審慎考慮法律因素和網(wǎng)站服務(wù)條款。

在數(shù)據(jù)稀缺或隱私保護(hù)受限的情況下，合成數(shù)據(jù)生成提供了一個(gè)有價(jià)值的替代方案。采用這種方法，組織可以利用人工創(chuàng)建的樣本擴(kuò)充其訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，從而在解決數(shù)據(jù)限制和敏感性問題的同時(shí)增強(qiáng)模型的魯棒性。

預(yù)處理對于為訓(xùn)練生成式人工智能模型準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)來說至關(guān)重要。其中一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)是特征工程，它創(chuàng)建或修改特征以更好地定義數(shù)據(jù)中的關(guān)系，從而顯著提高模型的性能。標(biāo)記化是將文本轉(zhuǎn)換為標(biāo)記的另一個(gè)關(guān)鍵過程，增強(qiáng)了模型學(xué)習(xí)語言模式的能力。開發(fā)人員還可以使用特定領(lǐng)域的自適應(yīng)方法為特定領(lǐng)域量身定制預(yù)處理，例如規(guī)范醫(yī)療保健領(lǐng)域中的醫(yī)學(xué)術(shù)語，可以進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確性。

為生成式人工智能選擇最佳模型

為生成式人工智能選擇最佳模型需要仔細(xì)考慮關(guān)鍵因素。在用例分析期間，組織必須精確地確定他們的目標(biāo)，因?yàn)椴煌膽?yīng)用程序（無論是生成文本、圖像還是音樂）都需要不同的方法。例如，文本生成通常受益于如GPT-4等Transformer架構(gòu)，而圖像創(chuàng)建則更適合使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）。

對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行徹底評估對于確定其是否適用于特定應(yīng)用至關(guān)重要。這包括檢查現(xiàn)有的解決方案，例如OpenAI的用于圖像生成的DALL-E和谷歌的用于基于文本的任務(wù)的T5。評估應(yīng)該關(guān)注這些模型與項(xiàng)目需求的一致性。

通過定制和微調(diào)，組織可以調(diào)整現(xiàn)有的模型來更好地滿足他們的獨(dú)特需求。這個(gè)過程通常涉及在特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，以提高其在特定應(yīng)用程序中的性能和準(zhǔn)確性。

訓(xùn)練技術(shù)與模型優(yōu)化

成功的模型實(shí)施取決于有效的訓(xùn)練方法。通過遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型并根據(jù)特定需求對其進(jìn)行微調(diào)，從而以最小的數(shù)據(jù)需求實(shí)現(xiàn)更快的訓(xùn)練周期和更好的結(jié)果。實(shí)現(xiàn)正則化技術(shù)（如dropout或L2正則化）至關(guān)重要，特別是在處理有限的數(shù)據(jù)集時(shí)，因?yàn)檫@些方法有效地對抗過擬合。通過超參數(shù)調(diào)整，包括調(diào)整學(xué)習(xí)率和批大小等關(guān)鍵參數(shù)，可以優(yōu)化模型性能。網(wǎng)格搜索或貝葉斯優(yōu)化等高級方法有助于識別最佳參數(shù)配置。

增強(qiáng)生成式人工智能性能需要戰(zhàn)略優(yōu)化來平衡計(jì)算效率和可擴(kuò)展性。通過模型壓縮，組織可以使用諸如剪枝、量化和知識蒸餾之類的技術(shù)來簡化他們的模型。這些方法在保持準(zhǔn)確性的同時(shí)縮減了模型的規(guī)模，因此，在資源受限的部署環(huán)境中尤其具有顯著價(jià)值。

在云計(jì)算環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展至關(guān)重要，因?yàn)樽詣?dòng)資源分配會(huì)根據(jù)波動(dòng)的需求進(jìn)行調(diào)整。無論工作負(fù)載如何變化，這種智能擴(kuò)展都可以確保模型性能和響應(yīng)性的一致性，從而消除潛在的瓶頸并減少處理延遲。

生成式人工智能模型的成功實(shí)施取決于選擇與特定操作需求相一致的部署策略。云部署利用AWS、Azure和谷歌云等云平臺，提供可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施和專用工具（例如AWS SageMaker和Google AI Platform），以實(shí)現(xiàn)模型的無縫托管。

具有嚴(yán)格的安全協(xié)議和合規(guī)需求的組織通常選擇內(nèi)部部署，這可以增強(qiáng)對數(shù)據(jù)處理的控制，但需要具備強(qiáng)大的內(nèi)部IT基礎(chǔ)設(shè)施。與此同時(shí)，邊緣計(jì)算部署將人工智能功能直接引入智能手機(jī)和物聯(lián)網(wǎng)傳感器等終端用戶設(shè)備，不僅縮短了響應(yīng)時(shí)間、降低了網(wǎng)絡(luò)帶寬需求，還實(shí)現(xiàn)了離線功能。

解決監(jiān)控和維護(hù)問題

為了保持模型的峰值性能，需要保持警惕并進(jìn)行持續(xù)的監(jiān)督與改進(jìn)。性能監(jiān)控是一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它依賴于全面的日志系統(tǒng)來追蹤響應(yīng)時(shí)間、資源利用率和輸出質(zhì)量等關(guān)鍵指標(biāo)，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的瓶頸和優(yōu)化空間。

通過漂移檢測，組織可以識別可能影響模型準(zhǔn)確性的數(shù)據(jù)模式的變化，從而在發(fā)生重大變化時(shí)及時(shí)進(jìn)行模型的再訓(xùn)練。此外，將用戶反饋循環(huán)融入其中，能夠?yàn)槟Ｐ吞峁└邇r(jià)值的實(shí)際見解，使模型能夠根據(jù)實(shí)際使用模式和結(jié)果不斷進(jìn)化。

在維護(hù)負(fù)責(zé)任的人工智能部署方面，定期進(jìn)行道德考量評估同樣至關(guān)重要。這要求根據(jù)既定的道德標(biāo)準(zhǔn)對模型輸出進(jìn)行系統(tǒng)性評估，以發(fā)現(xiàn)和解決模型行為中潛在的偏見或歧視模式。

數(shù)據(jù)治理和合規(guī)性

在啟動(dòng)生成式人工智能項(xiàng)目之前，組織應(yīng)該構(gòu)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理框架。這些框架應(yīng)該概述數(shù)據(jù)獲取、處理、分發(fā)以及遵守GDPR和CCPA等法規(guī)的指南。一個(gè)清晰的治理框架有助于通過確保人工智能輸出的準(zhǔn)確性和道德責(zé)任來獲得公眾的信任。

生成式人工智能的新興趨勢

生成式人工智能領(lǐng)域正在通過新興技術(shù)的進(jìn)步不斷變革。其中，多模態(tài)人工智能集成代表了一種關(guān)鍵的發(fā)展，使系統(tǒng)能夠無縫地處理包括文本、音頻、圖像和視頻內(nèi)容在內(nèi)的多種數(shù)據(jù)類型。這一突破擴(kuò)展了生成式人工智能模型在不同領(lǐng)域的能力和應(yīng)用。

個(gè)性化的趨勢反映了市場對定制化內(nèi)容解決方案日益增長的需求。生成式人工智能系統(tǒng)越來越多地結(jié)合個(gè)人偏好和行為數(shù)據(jù)，以產(chǎn)生更加定制化和相關(guān)的輸出內(nèi)容。與此同時(shí)，對實(shí)時(shí)生成能力的推動(dòng)帶動(dòng)了游戲和虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的創(chuàng)新，在這些領(lǐng)域，生成內(nèi)容的即時(shí)處理至關(guān)重要。

生成式人工智能如今已經(jīng)站在人工智能發(fā)展的最前沿，為各行各業(yè)提供了變革潛力。然而，在這一領(lǐng)域取得成功并非易事，需要組織在技術(shù)實(shí)施與道德考慮之間取得平衡，構(gòu)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)框架，從而在有效管理潛在風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。

原文標(biāo)題：??Building a solid data foundation for generative AI applications??，作者：Uma Uppin