关键数据。 具有主题和行业专业知识的数据对于创建垂直化的 AI 解决方案至关重要。 虽然 ChatGPT、Gemini、Midjourney、Dall-E 等横向产品已经让数百万用户感受到了人工智能的威力，但这项技术的真正威力仍以垂直人工智能的形式展现在我们面前。 人工智能的垂直化 生成式人工智能的下一波关键浪潮将是生成式人工智能平台的垂直化和专业化，具有更加集中和小众的大型语言模型。
使用行业特定的数据文档术语
流程和用例来构建和调整较小、更集中的模型的性能、相关性和成本，可以更轻 WhatsApp数据 松地实现广泛客户采用所需的准确性。 2023 年的大部分时间都花在了试验这些广泛的平台，以寻找在企业内部部署的高价值用例。 随后进行了许多概念验证，但很少有应用程序得到扩展和/或投入生产。 根据 Gartner 的数据，到 2023 年底，生产环境中支持生成式 AI 的应用程序不到 5%。
预计到 2026 年这一数字将增长到 80%
并可能推动垂直导向生成式 AI 应用程序的采用。 更广泛的大型语言模型在使用过程中存在 关税影响：加密货币在中小企业中的未来如何？ 固有风险。 这包括数据复杂性、缺乏可追溯性或这些基本不透明的模型的可解释性。 由于模型训练的控制和治理不明确，还存在潜在的公平使用问题。这可能导致声誉风险以及因使用有害和/或有偏见的信息而产生的法律和合规风险。目前，医疗保健、生命科学、法律、金融服务和公共部门等许多行业对生成式人工智能的需求正在增加。 相关文章： 如何选择正确的生成式人工智能 垂直人工智能和“人工智能堆栈”的自然演进 这种向垂直 AI 的演变是软件行业之前就已经历的自然演变。 软件即服务 (SaaS) 市场已经有了一段时间的垂直解决方案，并取得了成功，例如Veeva（生命科学 CRM）、Procore（建筑管理）和Servicetitan（服务平台）。
随着技术的成熟AI 堆栈”正在
形成。基础模型是 AI 堆栈的基石，其中的领导者包人工智能的垂直化 生成式人 加密数据库 工括 Anthropic、 Cohere 和 OpenAI。 AI的“镐和铲子”将位于基础设施层，这是一个包罗万象的层，包括数据增强、微调、数据库和模型训练工具等各种类别。 这方面的例子包括Hugging Face（模型发现）、Weights & Biases（机器学习操作 – MLOps）和LangChain（大型语言模型 – LLM – 创建）等公司。