AI 整合的新挑戰
進入 2021 年，人工智慧已經成為商業世界的熱門話題，許多新創企業也感受到了這股 AI 的浪潮。隨著發明者的需求增加和競爭日益激烈，新創企業感受到了這股浪潮。如今如果產品中沒有一定程度的人工智慧元素，新創企業將難以籌集投資。以往，ChatGPT 整合——相對便宜、快速且容易實現——足以使新創企業跟上潮流，佔據市場份額。但顯然，這種情況已不再適用。風投公司已經開始強調新創企業應該提供更多價值，而不僅僅是使用 ChatGPT API。
單純採用基礎模型已不再是競爭優勢
隨著人工智慧的迅速崛起，對於缺乏人工智慧參與的新創企業來說要籌集投資顯得非常具有挑戰性。這導致了大量的“ChatGPT 外殼”問世——這些應用程式僅僅依附於基礎模型，無法為使用者提供技術新穎性或優秀的使用者體驗。風險投資者已經被“ChatGPT 應用於 X”型別的新創企業淹沒，並且指出這樣的解決方案未來可能無法生存。然而忽略參與人工智慧競賽可能是一個戰略性的錯誤。要取得成功，你需要走在遊戲的前面，提供增值科技來加固基礎模型並為自己的新創企業帶來競爭優勢。
如何透過模型微調為 AI 新創企業帶來增值
在決定如何將人工智慧整合到產品中時，有幾種主要方法：
收集或合成資料
首先你可以進行資料的收集或合成。透過收集自然資料，以提高模型的準確性和效能。同樣地，透過合成資料，可以補充現有資料集，從而拓展模型在不同領域的適用性。
模型微調
其次模型微調是一個有效的方法。透過對開放式基礎模型進行改進和最佳化，你可以創造出符合特定場景的模型，提供更精確和有效的解決方案。這樣的優勢可以幫助你的新創企業在競爭激烈的市場中脫穎而出。
結語
在人工智慧蓬勃發展的時代，新創企業需要更進一步，在 AI 整合中注入價值，而不僅僅依賴於基礎模型的應用。透過模型微調和資料收集，新創企業可以提供更加固大、準確和具有競爭優勢的解決方案，為自己在激烈的市場競爭中贏得優勢。
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