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企業(yè)落地大模型應用難點
企業(yè)需要的不是大模型，而是大模型的應用
數(shù)據(jù)泄露風險
公有大模型在使用過程中存在內部數(shù)據(jù)泄漏風險，案例：三星在引入ChatGPT后，20天內發(fā)生3起數(shù)據(jù)外泄事件
無法及時更新信息
企業(yè)內部數(shù)據(jù)時刻都在更新迭代，公有大模型無法滿足企業(yè)對時效性的需求。無法及時更新
無法分級管理
企業(yè)的數(shù)據(jù)和內部信息需要分級管理，公有大模型無法對信息進行判斷和管理
資金投入大
從頭開始訓練65B的行業(yè)模型需要投 入1000張GPU，$500萬投入
學習難度大
培訓一個熟練使用AI的文職員工需要60天。
技術門檻高
模型微調、建立獎勵模型、部署推理集群需要上百人的專業(yè)AI團隊
創(chuàng)作與寫作
寫文案
畫海報
剪視頻
創(chuàng)意策劃
活動策劃
分析與總結
長文檔分析
政策分析
總結與歸納
數(shù)據(jù)解讀
報告摘要
多模態(tài)交互
生成營銷視頻
直播帶貨
視頻客服
企業(yè)培訓
大大提升營銷過程中涉及的內容創(chuàng)作、活動創(chuàng)意、報告分析等
如何讓AI協(xié)助寫小紅書?
如何讓AI協(xié)助生圖?
如何讓AI做長文檔分析?
如何讓AI做總結分析？
如何讓AI進行翻譯？
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