Meta在最近推出了免费开源商用、可以媲美GhatGPT3.5的自然语言大模型LLaMa2。除了宣布LLaMa2将免费开源商用之外，Meta官方也公布了一些关于LLaMa2的相关数据。在参数版本方面，LLaMa2一共提供了三种不同的版本，分别是70亿参数、130亿参数以及700亿参数。
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。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。
目前许多公司可以布局AI大模型私有化部署，比如Contextual AI正在进行企业私有化部署的增强生成 （RAG） 的技术研究，Cohere 也正根据客户的要求训练模型，再如Reka公司的模型提炼技术为客户提供业界领先的私有化代码能力平台，大幅度提升企业的研发效率。R3PO本次来拆解这一赛道，与大家分享AI大模型私有化部署的现状与发展潜力。
一、企业的数字化未来离不开AI大模型私有化部署
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。此外，将大模型应用于实际场景还需要经过算法构建和模型部署等一系列环节，而每个环节都不能出现失误。模型需要不断迭代和调优，这需要使用系统化和工程化的工具。
二、AI大模型私有化部署究竟有何意义？
近日，为企业提供大模型定制化处理服务的 Reka 公司也获得了5800万美元的融资，反映出企业私有化AI模型这一市场正在逐渐扩大规模。
虽然像GPT-4这样的大型语言模型分析文本和生成文本的能力已经非常强了，但它们的训练成本高且在垂直领域训练困难，目前难以完成类似按照品牌风格撰写广告文案这样的特定任务。在这方面，它们的“通用性质”反而成为了一种负担。
针对企业垂直领域的应用与AI的结合困难问题，企业私有化部署方案成为首选的解决之策。企业AI私有化部署是将AI技术从公共云平台迁移到企业自有的私有基础设施上的过程。这种部署方式使得企业能够拥有更高的数据安全性和隐私保护，同时也更好地掌控和定制AI应用。企业AI私有化部署通常涉及构建内部AI基础设施、数据存储和处理能力，以及拥有AI专业人员来管理和运维整个系统。
Reka公司在提及企业AI私有化部署的必要意义时主要从以下五个方面展开了行业阐述：
l 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。
l 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。
l 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。
l 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。
l 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。
三、个性化定制与优化：Reka的模型提炼技术为企业推荐模型带来巨大潜力
