在人工智能浪潮的推动下，大模型技术正成为企业数字化转型的重要驱动力。然而，新大模型企业在应用过程中面临着诸多挑战。本文将深入剖析五大挑战，并探讨相应的突破之道。
一、技术门槛高
挑战描述
新大模型技术复杂，需要专业的团队进行配置算力环境、调试模型参数。这对于许多企业来说是一个巨大的挑战，尤其是那些没有足够技术积累的中小企业。
突破之道
- 技术培训与外包：企业可以通过内部培训或与外部机构合作，提升团队的技术能力。同时，也可以考虑将部分技术工作外包给专业团队。
- 平台化解决方案：选择提供一站式解决方案的平台，如DeepSeek智应平台，可以降低技术门槛，让企业更专注于业务应用。
二、业务适配难
挑战描述
通用大模型难以直接匹配行业知识，需要企业进行二次开发与调优，以适应特定的业务场景。
突破之道
- 行业定制化开发：选择具有行业经验的大模型企业，进行定制化开发，以满足特定业务需求。
- 数据驱动优化：通过不断收集和分析业务数据，优化模型，提高模型在特定场景下的表现。
三、运维压力大
挑战描述
缺乏持续优化的工具链，导致模型迭代效率低下，运维成本高。
突破之道
- 自动化运维工具：引入自动化运维工具，提高运维效率，降低成本。
- 持续学习与迭代：建立持续学习与迭代机制，确保模型始终处于最佳状态。
四、数据安全与隐私
挑战描述
大模型训练需要大量数据，如何确保数据安全与隐私成为一个重要问题。
突破之道
- 数据加密与脱敏：对数据进行加密和脱敏处理，确保数据安全。
- 合规性审查：确保大模型应用符合相关法律法规，如《生成式人工智能服务管理暂行办法》。
五、算力成本高
挑战描述
高性能计算资源昂贵，大模型训练过程中的算力需求大，导致算力成本高。
突破之道
- 云计算服务：利用云计算服务，按需分配算力资源，降低成本。
- 算力共享：与其他企业共享算力资源，降低单个企业的算力成本。
总结
新大模型企业在应用过程中面临着诸多挑战，但通过采取相应的突破之道，企业可以克服这些挑战，实现大模型技术的有效应用，推动企业数字化转型。