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大型语言模型集成(BYOAI)



为什么要引入自己的人工智能?

将人工智能服务集成到企业内容战略中,可以支持广泛的功能,不同的人工智能模型在各种任务中表现出色。例如,Microsoft Azure OpenAI 经过互联网内容训练,在内容生成方面表现出色,而 Jasper AI 在翻译方面尤其有效。这些人工智能服务的准确性在特定领域可能存在显著差异,尤其是在监管严格的领域,通用人工智能通常缺乏足够的训练数据。专注于这些领域的供应商能够提供更精准的解决方案,因此,企业利用最佳的人工智能服务至关重要。

通过允许客户引入和连接他们自己的 AI 并混合针对特定操作进行优化的服务,Quark Publishing Platform (QPP) NextGen 由 Microsoft Azure OpenAI 技术提供支持,并能够根据需要与其他 AI 服务集成,帮助企业利用根据其独特需求量身定制的最有效的 AI 解决方案。

这种灵活性对于已投入巨资训练特定内容语言模型的大型企业至关重要。Quark 在这些用例中采用的 BYOAI 方法可帮助这些组织从投资中获益,而无需承担重复成本,从而实现高度准确的 AI 成果。大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 的出现标志着一项重大的技术飞跃,因此,我们必须认识到,这些模型的智能程度取决于训练它们的数据。

采用 BYOAI 策略可确保 AI 模型充分了解其服务的组织并最大限度地发挥其潜力,同时最大限度地降低数据安全、IP 和商业风险。

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BYOAI 在大型语言模型集成中的优势
提高准确性并减少不一致

由于不同 AI 模型的优势和能力各不相同,企业(尤其是专业领域的企业)可以通过集成自有的 LLM 来实现更高的准确性。使用专有内容开发的 AI 服务往往更加精确,因为它们是根据组织的独特需求量身定制的。这种准确性在监管严格的行业尤为重要,因为通用 AI 可能会存在不足,导致结果不一致。

QPP NextGen 允许客户集成自己的 AI 技术,并结合针对特定运营优化的服务,使企业能够充分利用现有的最佳 AI 技术,满足其需求。这种方法尤其适用于拥有定制 AI 战略的大型企业,帮助他们实现高度准确、一致且量身定制的成果,同时避免不必要的成本支出。使用由企业拥有和管理的可信内部数据,可确保一致性、准确性和安全性,使企业能够控制和优化其数据管理,最终在市场上获得竞争优势。

防止数据污染

集成自有的语言模型 (LLM) 可以帮助组织防止外部来源的数据污染以及可能不可靠的公共数据,从而避免 AI 输出结果的不准确性或失真。通过使用企业控制的私有数据,组织可以确保其 AI 模型使用相关且准确的信息进行训练。这一关键的数据限制原则意味着只有合适的数据才能到达组织的语言模型,从而确保 AI 输出结果的完整性和准确性。




保护知识产权

BYOAI 集成通过将数据限制在组织内部并远离更广泛的互联网来确保知识产权的保护。这一策略不仅对于防止不准确或不相关数据的涌入至关重要,而且对于保护高价值的专有信息免遭泄露也至关重要。通过确保数据安全和可控,企业可以实现高度准确的 AI 成果,同时确保其知识产权得到保护。

识别并降低风险

人工智能的语义理解能力是增强其理解和解读文本含义能力的关键维度,构成了生成式人工智能模型的基础。LLM 能够生成内容,是因为它们经过训练,能够从语义上理解海量信息。这种能力使人工智能能够处理自然语言命令,筛选已获批准的企业内容和知识产权,以找到精准信息,同时突出任何相关风险。对于生命科学和金融服务等监管严格的行业中的企业而言,确保内容的监管和合规性至关重要。通过整合自身的人工智能服务和 LLM,组织可以在其内容生态系统中维护精心构建的本体和通用分类法,从而避免与监管内容不合规相关的风险。这种方法有助于避免格式或术语方面的严重错误,这些错误可能导致药品标签或投资者报告被拒发布。通过识别和重用正确的组件,人工智能不仅简化了内容创建流程,还显著降低了合规性问题的风险,确保了高风险环境中的准确性和可靠性。

利用 BYOAI 提升您的企业内容管理

QPP NextGen 通过其创新的 BYOAI 战略和 Microsoft Azure 生态系统集成,在 LLM 集成方面表现出色。这种方法使企业能够集成自己的 AI 服务,例如用于内容生成的 Microsoft Azure OpenAI,并充分利用其在专用语言模型方面的现有投资。QPP NextGen 提供的灵活性对于拥有定制 AI 战略的大型企业尤其有利,使其能够在不增加额外成本的情况下实现高度准确、一致且针对特定组织的成果。

QPP NextGen 通过整合预训练语言模型和特定内容情境,提升了 AI 的准确性和一致性,尤其是在特定领域、高度监管且数据输入复杂的情境中。这种集成确保企业能够利用最佳的 AI 技术,并根据其独特的运营需求进行优化,从而最大限度地提高其内容策略的有效性。

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