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企业如何搭建并使用人工智能?

AI人工智能技术的发展吸引了许多人涌入,相关技术的进步也为企业的发展带来了许多新的机遇。那么如果企业想搭建人工智能技术、培育模型,可以怎么操作?本篇文章里,作者对企业如何搭建并使用人工智能一事进行了解读,一起来看。

前言

人工智能无疑是继Web3、元宇宙之后最火的方向,吸引了大量资本的涌入。尽管许多人对于人工智能是否会取代人类感到担忧,但是了解之后,我们会发现每一次科技创新和工业革命都会带来新的职业机会。人工智能的出现虽然会取代部分重复性劳动,但同时也会释放更多的思考空间,提高执行效率和思考能力。然而,它永远无法完全取代人类!

一、为什么企业需要人工智能

在企业中引入人工智能技术,可以有效提升员工内部的运作效率。通过自动化流程性质的内容,人工智能能够更加高效地完成任务。此外,人工智能还可以通过不断的自我迭代,产生更加客观的结论,帮助企业避免走弯路,减少在关键决策上的资源和精力浪费。

除了解决人工效率问题,同时也能够提升制造业的生产流程,包括节约生产过程中的资源,从而达到了降本增效。例如:亚马逊正在使用 AI 来改善个性化推荐并优化库存管理。在亚马逊向股东提交的年度股东信中,CEO Jeff Bezos 讨论了通过其云计算部门采用 AI 快速交付产品,增强现有产品和创建新工具的重要性。

1. AI提升工作效率

举一个现实中的例子:

在互联网公司中,每周都会举行周例会,会议的进行中将本周的数据进行统计和分析,以观察是否存在异常和数据波动。如果将这项工作交给AI执行,只需一句命令,就能得出异常原因和异常数据,从而大大减少每次拉取数据的痛苦。这样释放出的时间和精力可以全身心地投入到解决问题上,而不是怀疑数据的真实性,或者针对数据做无休止的争论。

在上述的例子中,我们可以观察到AI能力的一部分,即替代重复性的劳动力。然而,要实现数据分析以及针对特定行业的分析,需要数据分析师与AI进行有效的沟通和引导,以得出科学且客观的结论。因此,企业引入的AI不仅需要具备能力,还需要是一个行业专属模型。

2. AI提升业务能力

人工智能不仅能够解决重复性的劳动,还能根据以往的业务数据进行分析,提前预测企业未来可能面临的问题。这个过程所输出的内容可以帮助企业内部员工提升能力,从而提高企业整体业务能力。这样的结果可以帮助企业在行业内快速成长。

人工智能在这个过程就像每个员工的专属助理一样,通过业务数据的分析,给出客观的预判,根据行业的发展状况,结合公司内部的数据,给出未来1到5年的规划,AI都可以完美的驾驭。但是依然是需要企业内部要有个专属模型。

3. 企业需要专属模型

我多次提到了“行业专属模型”,而这个模型就是目前所有业内人士最关心的内容,有学者称之为“大规模预训练模型”(large pretrained language model)。未来,大模型就是AI基础通用能力,就像ChatGPT一样,你问它的内容基本都不属于专属行业的内容,但是一旦问了,可能得出的结论并不能直解决问题,所以大模型是基础,那就要在这个基础上做小模型的训练,而小模型针对就是具体的场景,或者说具体的行业能力。

小模型”:针对特定应用场景需求进行训练,能完成特定任务,但是换到另外一个应用场景中可能并不适用,需要重新训练(我们现在用的大多数模型都是这样)。这些模型训练基本是“手工作坊式”,并且模型训练需要大规模的标注数据,如果某些应用场景的数据量少,训练出的模型精度就会不理想。

“大模型”:在大规模无标注数据上进行训练,学习出一种特征和规则。基于大模型进行应用开发时,将大模型进行微调(在下游小规模有标注数据进行二次训练)或者不进行微调,就可以完成多个应用场景的任务,实现通用的智能能力。

二、如何培育模型

首先,值得注意的是,培育大型模型并非所有企业都能够轻松承担的任务,因为这需要高门槛和强大的技术储备。因此,我们需要利用已经培育好的通用模型为基础,进行特殊场景的训练。

这个过程一般需要分为几个步骤。

首先,我们需要对数据进行清洗和预处理,以提供更高质量的数据内容。其次,我们需要根据训练场景制定训练模式。在训练过程中,Transformer(自主意力神经网络模型)、LLM(自然语言处理模型)以及prompt(提示词)等相关内容都是不可或缺的。最后,我们需要进行场景化的应用和微调,这个过程就是不断试验模型输出的内容,然后不断地优化模型,以达到最优的效果,下面就展开说说部署的核心步骤。

三、数据处理

1. 数据提取

当前,企业均拥有自己的数据库,这些数据以数据库的节奏存储,半结构/非结构化数据并非人工智能有效识别,因此需要重新提取这些数据。提取过程需要消除无效数据,重新定义基础元数据,并为有效数据重新定义标签。最后,关键的一步是对这些数据进行数据标注(Annotation),标注后的数据可以更好地被AI理解。核心的四个步骤包括:

  1. 清洗无效数据;
  2. 定义基础元数据;
  3. 标记标签;
  4. 数据标注。

2. 数据划分

将已提取并标注好的数据内容进行组合,相当于将关联性较强的数据放置于一个集合中,通常称之为训练集。当然,也可以通过应用场景反推数据如何合理地划分。数据划分是非常关键的一步,该过程包括训练集、验证集、测试集、分层抽样和交叉验证。

数据划分的目的是确保模型在训练、调优和评估过程中具有合理的数据集,并能够对未见过的数据进行泛化。合理的数据划分可以避免模型过拟合训练集和验证集,同时提供独立的测试集来评估模型的真实性能。在选择数据划分比例时,需要根据具体任务、数据规模和可用数据量等因素进行调整,并进行交叉验证等方法来稳定评估结果。

3. 特征工程

特征是指从数据集中提取出具有较强特点的内容,具备一定预测能力的特征。以文本数据集为例,这需要运用NLP技术,对数据集进行分词、去除停用词、处理近义词、向量化等操作,然后进行压缩和重组,生成新的数据处理集。通过领域知识和对数据的理解,可以构建新的特征,或者通过特征之间的组合和衍生来创造更有意义的特征。

特征工程的目标是使数据更适合机器学习算法的处理和建模,并提供更有表达能力和预测能力的特征。根据具体的任务、数据集和模型选择合适的特征工程步骤和技术,以提高模型的准确性和泛化能力。

四、模型训练

1. 模型类型

首先要明确训练的目标和目的,分析后期AI的应用场景的本质,确定好之后,才能够对模型类型进行选择。常见的模型类型包括线性模型(如线性回归、逻辑回归)、决策树模型(如随机森林、梯度提升树)、神经网络模型(如卷积神经网络、循环神经网络)等。根据问题的复杂度、数据量和可用资源等因素,选择适当的模型类型。

还有更深层次的架构内容:

  1. 卷积神经网络(CNN):适用于图像和空间数据处理,通过卷积和池化层来提取图像的局部和全局特征。
  2. 循环神经网络(RNN):适用于序列数据处理,通过循环结构捕捉序列中的时间依赖关系。
  3. 注意力机制(Attention Mechanism):用于关注模型关注输入中的重要部分,可以应用于机器翻译、文本摘要等任务。
  4. 转移学习(Transfer Learning):利用预训练模型来初始化网络参数,提高模型的性能和收敛速度。
  5. 融合多个模型(Ensemble Learning):将多个模型的预测结果进行组合,以提高整体的准确性和泛化能力。

上述的内容,并不是都要在一个场景下用到,而是根据问题的性质、数据的特点、任务的要求和可用资源等因素,选择适合的模型类型和设计合理的网络架构。

2. 硬件资源

常用的硬件包括:CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)、TPU(张量处理器)、FPGA(现场可编程门阵列)、硬件加速平台等。

选择适当的硬件设备取决于许多因素,如任务的复杂性、数据集的大小、可用的资源和预算等。对于小规模的任务和数据集,使用CPU可能是足够的。对于大规模的深度学习任务,GPU和TPU可以提供更高的性能和效率。使用云计算平台的硬件加速服务可以灵活地扩展计算资源,并提供高性能的训练环境。

此外,还应考虑硬件和软件的兼容性、开发和调试工具的可用性,以及供应商的支持和更新等因素。综合考虑这些因素,选择合适的硬件设备可以提供高效的模型训练和优化,从而获得更好的性能和结果。

3. 训练模型

在此阶段,我们将对前述所有内容进行程序化处理,并在服务器上进行自动化训练。训练过程将通过可视化平台进行监测训练结果。我们将使用各种参数进行微调,并反复进行训练。训练结束后,我们将逐一保存模型版本,并进行测试验证。

跑模型的核心流程是一个迭代的过程,需要不断调优和改进,以提高模型的性能和适应性。在每个步骤中,数据的准备和清洗、模型的选择和配置、训练和评估、预测和应用都是重要的环节。通过不断的实践和经验积累,可以逐步优化和改进模型,以满足具体问题和应用的需求。

五、模型应用

不同的应用场景所运用的模型都需要在服务器存储,同时要与业务系统进行打通,比如将训练成型的模型嵌入到企业的业务系统中,或者部署到SAAS、PAAS等应用后台中。通过应用层的不断使用,数据进行再次回收,就形成了完整的闭环,而人工智能也可以在这个过程不断的自学,加快自我提升的速度。

六、总结

人工智能已经不再是一个概念性的产物,也不再是电影中所描绘的幻想。如今,它已经广泛应用于各个行业领域。一旦模型训练完成,它就可以应用于各种场景,并嵌入到各种系统中。

正如电影《超体》中所说:“我将无处不在!”,未来的人工智能完全可以跨越平台,在移动设备、智能家居、企业系统、应用软件以及各个平台中出现。如果企业想要快速发展,或者行业需要快速迭代,那么人工智能将成为最核心的部分。学会如何控制人工智能也将衍生出更多的新兴职业!

本文由 @金锴 原创发布于知识吧。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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