为什么企业需要私有化专属大模型？
前不久，OpenAI在官网宣布，推出企业版ChatGPT（ChatGPT Enterprise）。而就在此前，OpenAI又发布了针对企业的GPT-3.5 Turbo微调功能。
这引发了一场热烈的讨论——是否仍需要私有化的大模型？
如果仅为了满足用户的某些需求，而在应用程序中使用语言模型，可以使用OpenAI或Anthropic等公司的API，向 API 提交 prompt，然后获取响应，并支付相应的使用费用。
最近有几项分析指出，如果只考虑成本和性能，使用OpenAI API的优势更为明显。可以进行非常详细的成本计算，调用API最明显的成本优势是，我们只需要在使用时支付硬件使用费用。
但对于语言模型的性能评估，存在许多复杂的因素需要考虑，而市面上的各种基准测试和“排行榜” ，与在具体商业相关任务中的表现之间并不存在 1:1 的关系。
使用API意味着你只是OpenAI等公司提供的服务的使用者。模型的特性、自定义功能、价值观（包括审查机制和世界观）等都由这些公司决定，你只能构建前端页面调用这些服务。
这也意味着你无法了解模型的内部状态，因此在应用更高级别的问责技术和防护措施时（这些技术和措施可能包括应用模型的可解释性、模型监控、数据隐私保护等等）会受到限制。这些问题都可能是有益的，因为你不必担心如何处理这些问题。但这也意味着你构建的任何应用都完全依赖于这些初创公司。
随着像 LLaMa2 这样的大型语言模型颠覆了越来越多的生产领域，企业如何应用大模型、如何私有化 AI 部署成为了一个热度越来越高的话题。
为什么企业需要私有化专属大模型？
近日，资金实力比较强的央国企和行业客户正在找寻私有化大模型方案，帮助行业客户构建基于行业专用数据的专用大模型，这是大模型商业落地的另外一种方式，也具备较大的市场空间。
许多大型传统企业，由于数据安全等方面的考虑，无法使用公有云的 AI 服务。而这些企业的 AI 基础能力比较薄弱，缺少技术和人才的沉淀，但是智能化升级又是企业的刚需，甚至是迫切的需求，这时候借助 AI 技术公司在企业内部进行 AI 中台的私有化部署，是比较经济而高效的策略。
腾讯汤道生近期在一次演讲中指出：“通用大模型可以在 100 个场景中解决 70%-80% 的问题，但未必能够完全满足企业某个具体场景的需求。”通用大模型通常基于广泛的公开文献和网络信息训练，缺乏许多专业知识和行业数据的积累，因此在行业针对性和精准度方面存在不足。
然而，用户对企业提供的专业服务要求较高，容错性较低，一旦企业向公众提供了错误信息，可能会引发严重后果。通过基于行业大模型并结合自身数据进行精细调整，企业可以构建出高度可用的智能服务。
此外，与通用大模型相比，专属模型具有较少的参数，训练和推理成本更低，模型的优化也更容易。
同时，行业大模型和模型开发工具可以通过私有化部署、权限管控和数据加密等方式，防止对企业敏感数据的泄露。
基于此，任何想拥抱AI并且高质量发展的企业，毫无疑问是需要私有化专属大模型的。
企业 AI 私有化部署的必要意义如下：
1.增强数据隐私与安全性
通过在企业内部部署 AI 系统，敏感数据不必离开企业的安全边界，减少了数据泄露和安全漏洞的风险。这为企业处理涉及敏感信息的任务提供了更高的可信度和保护。
2.实现定制化和灵活性的提高
企业 AI 私有化部署允许组织根据自身需求定制 AI 应用程序。这种定制化能力使企业能够更好地适应特定业务场景，并根据需要进行灵活调整和扩展。
3.高性能和低延迟
将 AI 系统部署在企业内部基础设施上，可以实现更快的数据传输和处理速度。这对于需要实时决策和快速响应的业务非常重要，提高了整体的效率和竞争力。
4.增加成本效益
尽管企业 AI 私有化部署需要一定的初始投资，但长期来看，它可以在成本上产生积极影响。相对于长期依赖公共云平台，企业私有化部署可以降低运营成本，并且更好地控制和规划预算。
5.数据治理和合规性
企业 AI 私有化部署使企业能够更好地管理和控制数据治理，以满足监管和合规性要求。这对于在涉及个人隐私保护和数据使用合规性方面的行业尤为重要。
企业专属大模型建设的选择与挑战
未来，每个企业都会用到大模型，但并非每个企业都需要从零开始打造一个基础大模型，这既不必要，也不现实。首先，高昂的资金投入是最显而易见的挑战，基础大模型的训练需要消耗大量的算力，单次训练可能就需要成百上千万的资金投入，还需要耗费大量时间准备高质量的算料，此外还有人才培养成本等诸多因素。因此，站在巨人肩上也许才是最好的选择，甚至可能事半功倍。
开源将一如既往对大模型产业发展产生巨大推动作用。目前，业界已经有LLaMA 2、PaLM 2、Claude等众多优秀的开源预训练大模型，也吸引了众多企业的积极响应，他们结合自身的场景和私有数据进行本地化训练，让大模型在具备通用能力的基础上，叠加行业知识，形成专属大模型。
但基于开源构建专属大模型也充满挑战。首先，是企业所选择的大模型从参数规模、准确率到泛化性是否能满足业务场景需求；其次，用户需要自主选择AI算力、框架和部署模式，如果缺乏必要的软硬结合的调优能力，将难以充分发挥算力潜能；第三，大模型的开发部署是一个系统工程，开源大模型往往缺乏完善的工具链支撑，企业对模型进行二次开发和精调将非常复杂。
企业亟需商业化的专属大模型，并能通过一站式的部署，降低建设和使用门槛。
企业私有化部署的最佳实践：正睿科技的AI解决方案
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