企业如何搭建并使用人工智能？
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：
- 清洗无效数据；
- 定义基础元数据；
- 标记标签；
- 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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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！
本文作者 @金锴
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