【ITBEAR科技资讯】5月7日消息，随着生成式人工智能技术的迅猛发展，各大公司纷纷投入资源探索如何利用这些技术创造商业价值。全球范围内，从GPT系列到Llama、Claude等，基础大模型的能力不断被推向新的高度。然而，对于企业来说，如何构建具有自身特色的生成式AI应用，以在激烈的市场竞争中脱颖而出，成为了摆在他们面前的重大课题。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建指出，企业成功的关键在于能够开发出懂业务、懂用户的生成式AI应用，而这一切都离不开数据这一核心要素。他强调，数据在生成式AI时代的重要性不言而喻，基础模型依赖于高质量数据集，而企业的专有数据则是其生成式AI应用差异化的关键所在。
据ITBEAR科技资讯了解，陈晓建进一步阐述了企业构建生成式AI应用所需具备的三项关键数据能力。企业需要具备利用现有数据支持微调或预训练模型的能力，这包括找到合适的数据存储方案、清洗加工原始数据为高质量数据集以及对组织内数据的发现编目治理。其次，企业需要具备快速将企业数据结合模型产生独特价值的能力，例如通过检索增强生成(RAG)技术，将企业的知识库、数据库等与生成式AI模型相结合，提高生成结果的准确性、一致性和信息量。企业还需要具备有效处理新数据，助力生成式AI应用飞速发展的能力，通过缓存机制等方式减少模型调用，降低成本。
陈晓建强调，亚马逊云科技提供的三大核心能力——从基础模型训练到生成式AI应用构建，能够帮助企业轻松应对海量多模态数据，提升基础模型能力。作为全球云计算的领军者，亚马逊云科技致力于帮助各行各业、各种规模的企业打造强健的数据基座，在确保用户业务和数据安全的前提下，将数据的独特价值赋予基础模型和生成式AI应用，助力企业实现业务增长。
