如何为生成式人工智能应用构建坚实的数据基础 原创

生成式人工智能的应用需要构建坚实的数据基础。而构建健壮的数据基础、选择最佳模型、优化训练技术、部署策略及解决监控问题，是应用成功的关键。

生成式人工智能（GenAI）正通过重塑创造力、内容及数据的管理方式，对商业世界产生深远影响。对于组织来说，为了有效地利用这项技术，他们必须构建坚实的数据基础，尤其是要确保数据的高质量。数据质量不佳可能导致偏见或产生误导性的结果，因此实现数据清洗和预处理措施（例如消除重复项、填补缺失的数据和规范化数据集）至关重要。本文探讨了为生成式人工智能应用程序开发健壮的数据基础设施的关键考虑因素。

构建一个可靠的存储和管理大数据的架构至关重要。组织应当投资可扩展的存储解决方案（例如数据湖），以便捷地实现数据访问和转换。通过利用云计算资源还可以通过减少硬件管理限制和访问各种人工智能模型来提高可用性。

成功开发生成式人工智能的基础在于获取全面且高质量的数据。一个精心构建的数据集应该包含人口统计、地理区域和用户体验的不同视角，以最大限度地减少潜在的偏差。

数据采集和预处理技术

组织可以采用多种高效的数据收集策略。来自政府机构和学术机构的开放数据源提供了合法可访问的、经过验证的信息，以增强训练据集。网络抓取技术可实现有针对性的数据收集，但组织在这一过程中必须审慎考虑法律因素和网站服务条款。

在数据稀缺或隐私保护受限的情况下，合成数据生成提供了一个有价值的替代方案。采用这种方法，组织可以利用人工创建的样本扩充其训练数据集，从而在解决数据限制和敏感性问题的同时增强模型的鲁棒性。

预处理对于为训练生成式人工智能模型准备的数据来说至关重要。其中一项关键技术是特征工程，它创建或修改特征以更好地定义数据中的关系，从而显著提高模型的性能。标记化是将文本转换为标记的另一个关键过程，增强了模型学习语言模式的能力。开发人员还可以使用特定领域的自适应方法为特定领域量身定制预处理，例如规范医疗保健领域中的医学术语，可以进一步提高模型的准确性。

为生成式人工智能选择最佳模型

为生成式人工智能选择最佳模型需要仔细考虑关键因素。在用例分析期间，组织必须精确地确定他们的目标，因为不同的应用程序（无论是生成文本、图像还是音乐）都需要不同的方法。例如，文本生成通常受益于如GPT-4等Transformer架构，而图像创建则更适合使用生成对抗网络（GAN）。

对预训练模型进行彻底评估对于确定其是否适用于特定应用至关重要。这包括检查现有的解决方案，例如OpenAI的用于图像生成的DALL-E和谷歌的用于基于文本的任务的T5。评估应该关注这些模型与项目需求的一致性。

通过定制和微调，组织可以调整现有的模型来更好地满足他们的独特需求。这个过程通常涉及在特定领域的数据集上训练模型，以提高其在特定应用程序中的性能和准确性。

训练技术与模型优化

成功的模型实施取决于有效的训练方法。通过迁移学习和预训练模型并根据特定需求对其进行微调，从而以最小的数据需求实现更快的训练周期和更好的结果。实现正则化技术（如dropout或L2正则化）至关重要，特别是在处理有限的数据集时，因为这些方法有效地对抗过拟合。通过超参数调整，包括调整学习率和批大小等关键参数，可以优化模型性能。网格搜索或贝叶斯优化等高级方法有助于识别最佳参数配置。

增强生成式人工智能性能需要战略优化来平衡计算效率和可扩展性。通过模型压缩，组织可以使用诸如剪枝、量化和知识蒸馏之类的技术来简化他们的模型。这些方法在保持准确性的同时缩减了模型的规模，因此，在资源受限的部署环境中尤其具有显著价值。

在云计算环境中，实现动态扩展至关重要，因为自动资源分配会根据波动的需求进行调整。无论工作负载如何变化，这种智能扩展都可以确保模型性能和响应性的一致性，从而消除潜在的瓶颈并减少处理延迟。

生成式人工智能模型的成功实施取决于选择与特定操作需求相一致的部署策略。云部署利用AWS、Azure和谷歌云等云平台，提供可扩展的基础设施和专用工具（例如AWS SageMaker和Google AI Platform），以实现模型的无缝托管。

具有严格的安全协议和合规需求的组织通常选择内部部署，这可以增强对数据处理的控制，但需要具备强大的内部IT基础设施。与此同时，边缘计算部署将人工智能功能直接引入智能手机和物联网传感器等终端用户设备，不仅缩短了响应时间、降低了网络带宽需求，还实现了离线功能。

解决监控和维护问题

为了保持模型的峰值性能，需要保持警惕并进行持续的监督与改进。性能监控是一个关键环节，它依赖于全面的日志系统来追踪响应时间、资源利用率和输出质量等关键指标，从而及时发现潜在的瓶颈和优化空间。

通过漂移检测，组织可以识别可能影响模型准确性的数据模式的变化，从而在发生重大变化时及时进行模型的再训练。此外，将用户反馈循环融入其中，能够为模型提供更具价值的实际见解，使模型能够根据实际使用模式和结果不断进化。

在维护负责任的人工智能部署方面，定期进行道德考量评估同样至关重要。这要求根据既定的道德标准对模型输出进行系统性评估，以发现和解决模型行为中潜在的偏见或歧视模式。

数据治理和合规性

在启动生成式人工智能项目之前，组织应该构建强大的数据治理框架。这些框架应该概述数据获取、处理、分发以及遵守GDPR和CCPA等法规的指南。一个清晰的治理框架有助于通过确保人工智能输出的准确性和道德责任来获得公众的信任。

生成式人工智能的新兴趋势

生成式人工智能领域正在通过新兴技术的进步不断变革。其中，多模态人工智能集成代表了一种关键的发展，使系统能够无缝地处理包括文本、音频、图像和视频内容在内的多种数据类型。这一突破扩展了生成式人工智能模型在不同领域的能力和应用。

个性化的趋势反映了市场对定制化内容解决方案日益增长的需求。生成式人工智能系统越来越多地结合个人偏好和行为数据，以产生更加定制化和相关的输出内容。与此同时，对实时生成能力的推动带动了游戏和虚拟现实等领域的创新，在这些领域，生成内容的即时处理至关重要。

生成式人工智能如今已经站在人工智能发展的最前沿，为各行各业提供了变革潜力。然而，在这一领域取得成功并非易事，需要组织在技术实施与道德考虑之间取得平衡，构建强大的数据框架，从而在有效管理潜在风险的同时推动技术创新。

原文标题：​​Building a solid data foundation for generative AI applications​​，作者：Uma Uppin