AI大模型服务商分享：中小企业如何快速构建AI应用？

     AI时代飞速发展，大模型和AI的应用创新不断涌现，面对百花齐放的AI模型，企业如何快速构建AI应用：
    目前中小企业所遇到的问题主要表现在：
1、搭建AI应用，并不是简单地部署一个大模型
如今部署一个大模型也不再是一个困难的事情。通过通义大模型系列的不断更新，我们可以看到模型能力越来越强，但是如何应对后训练包括推理部署，对于中小企业来说，还是需要投入很多的，如何把模型更高效地部署，更高效地做微调，其实是非常大的挑战。
2、需要很多对应的数据
例如通义的Omni模型，就需要多模态数据，不像传统大语言模型通过纯文本就可以完成，包括深度思考模型，需要对多轮对话的长思维链进行标注生成数据，如何对数据做预处理和过滤分析呢？这些都是我们在AI应用开发中需要面对的问题。
3、技术难点多
有了这些能力以后，企业原本的大数据架构就在面临不断地升级迭代，同时引入AI技术之后， 架构更加复杂，如何利用云的技术领先性将大数据与AI结合，更好实现AI应用，对于中小企业来说也是不小的挑战。
       大家对模型的效果达到了一定可控性，企业首先把模型作为业务场景模型，例如部署一个大模型，随之上线一个AI应用。但是随着AI应用搭建后，线上数据会形成回流，之后我们就会发现我们不能覆盖所有的全场景，需要做微调，让大模型满足生产的要求，紧着着就产生了我们之前提到的那些挑战，企业希望后续模型的上线是高效的、低成本的，例如可以进行量化压缩，模型加速。
      这里面整个工程化的链路对focus在AI Native应用搭建的企业来说，需要大量的人力成本。
      那中小企业如何做？
     目前AI大模型已经在咨询与专业服务，IT行业，医疗行业，制造业，金融，零售六个行业头部厂商展开先行应用。

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