據(jù)IDC咨詢官微，人工智能的落地已經(jīng)發(fā)展到一定階段，向前一步的瓶頸在于某一廠商往往不具備足夠的可用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)資源，且缺乏充足的算力，很難將偏通用的AI模型落地到企業(yè)場景中。行業(yè)參與者面對這些挑戰(zhàn)推出多項(xiàng)舉措，包括自動化機(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、提供云端算力等，其中大模型是現(xiàn)階段解決這些挑戰(zhàn)的重要途徑之一。
據(jù)IDC咨詢官微，人工智能的落地已經(jīng)發(fā)展到一定階段，向前一步的瓶頸在于某一廠商往往不具備足夠的可用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)資源，且缺乏充足的算力，很難將偏通用的AI模型落地到企業(yè)場景中。行業(yè)參與者面對這些挑戰(zhàn)推出多項(xiàng)舉措，包括自動化機(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、提供云端算力等，其中大模型是現(xiàn)階段解決這些挑戰(zhàn)的重要途徑之一。
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