從快速生成邏輯清晰的長篇文章，到無需視頻素材即可生產視頻片段，人工智能大模型的能力近期發展迅速。
當前，除了AI聊天機器人、文生圖、編寫代碼等應用之外，很多行業在如何更好運用大模型，如何將大模型與業務緊密結合起來等方面，仍遇到很多技術瓶頸問題。人工智能大模型怎樣更具行業“黏性”？
“人工智能大模型將為各行各業賦能已經成為共識，但具體在實踐中如何將大模型與行業、企業的具體業務結合起來仍在不斷探索中。”在4月2日召開的亞馬遜云科技生成式AI媒體溝通會上，亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建表示，各行各業的場景千變萬化，要將大模型強大的技術能力運用好，企業需要一系列周邊的能力來正確、合理、安全、高效地使用大模型，這就是亞馬遜云科技一系列產品所提供的價值所在。
據了解，人工智能大模型落地實際應用場景時，需要進行與業務相結合的訓練和推理。所謂術業有專攻，要獲得能夠落地各行各業的人工智能大模型，首先要有強大的基礎模型，之后再結合場景開展相關的訓練。
為此，亞馬遜云科技與美國人工智能企業Anthropic開展緊密合作，在亞馬遜云科技完全托管的生成式人工智能服務（Amazon Bedrock）上提供該企業開發的生成式人工智能Claude 3系列模型，當前，該模型在復雜任務中表現出優秀的理解能力和流暢性，用戶可以通過云平臺獲得該大模型的服務。
“雖然大模型的能力非常強，但應用場景和任務千變萬化，對大模型的使用必須經歷定制化調優和與自身數據結合的過程。”陳曉建說，如果簡單地將基礎大模型“拿來”使用，那么完成特定任務則難以達到最優效果。
訓練模型是增加大模型行業“黏性”的必由之路。“選擇一個應用場景進行訓練，訓練端需要一個有足夠擴展能力的規模集群。”亞馬遜云科技大中華區數據分析與生成式AI產品總監崔瑋建議，進行行業大模型訓練時需要可靠、安全且足夠彈性的環境，訓練之后需要在云端為大模型運算提供足夠的算力服務、模型架構等。
在專業大模型落地具體行業應用的過程中，人才團隊的保障也至關重要。陳曉建表示，即使具備完善的數據基礎，也進行了很好的行業訓練，行業大模型仍需要應對不同的場景、有針對性地解決問題。這個過程需要專業團隊開展業務支持，比如方案架構師與業務人員共同尋找場景和解決方案，產品技術專家結合特定需求微調大模型的輸出模式等。
從快速生成邏輯清晰的長篇文章，到無需視頻素材即可生產視頻片段，人工智能大模型的能力近期發展迅速。
當前，除了AI聊天機器人、文生圖、編寫代碼等應用之外，很多行業在如何更好運用大模型，如何將大模型與業務緊密結合起來等方面，仍遇到很多技術瓶頸問題。人工智能大模型怎樣更具行業“黏性”？
“人工智能大模型將為各行各業賦能已經成為共識，但具體在實踐中如何將大模型與行業、企業的具體業務結合起來仍在不斷探索中。”在4月2日召開的亞馬遜云科技生成式AI媒體溝通會上，亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建表示，各行各業的場景千變萬化，要將大模型強大的技術能力運用好，企業需要一系列周邊的能力來正確、合理、安全、高效地使用大模型，這就是亞馬遜云科技一系列產品所提供的價值所在。
據了解，人工智能大模型落地實際應用場景時，需要進行與業務相結合的訓練和推理。所謂術業有專攻，要獲得能夠落地各行各業的人工智能大模型，首先要有強大的基礎模型，之后再結合場景開展相關的訓練。
為此，亞馬遜云科技與美國人工智能企業Anthropic開展緊密合作，在亞馬遜云科技完全托管的生成式人工智能服務（Amazon Bedrock）上提供該企業開發的生成式人工智能Claude 3系列模型，當前，該模型在復雜任務中表現出優秀的理解能力和流暢性，用戶可以通過云平臺獲得該大模型的服務。
“雖然大模型的能力非常強，但應用場景和任務千變萬化，對大模型的使用必須經歷定制化調優和與自身數據結合的過程。”陳曉建說，如果簡單地將基礎大模型“拿來”使用，那么完成特定任務則難以達到最優效果。
訓練模型是增加大模型行業“黏性”的必由之路。“選擇一個應用場景進行訓練，訓練端需要一個有足夠擴展能力的規模集群。”亞馬遜云科技大中華區數據分析與生成式AI產品總監崔瑋建議，進行行業大模型訓練時需要可靠、安全且足夠彈性的環境，訓練之后需要在云端為大模型運算提供足夠的算力服務、模型架構等。
在專業大模型落地具體行業應用的過程中，人才團隊的保障也至關重要。陳曉建表示，即使具備完善的數據基礎，也進行了很好的行業訓練，行業大模型仍需要應對不同的場景、有針對性地解決問題。這個過程需要專業團隊開展業務支持，比如方案架構師與業務人員共同尋找場景和解決方案，產品技術專家結合特定需求微調大模型的輸出模式等。
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