什么是狭义人工智能？

企业可以在其工作流程和运营中从狭义人工智能中获得多种优势。

提高效率

狭义人工智能可以自动执行重复或费力的任务，从而无需企业为其分配资源。无需完成这些单调乏味的任务，人们可以专注于其他领域以提高整体生产力。狭义人工智能系统的另一个优势是，它们可供企业全天候使用。对于需要持续监控的耗时任务，这是一项主要优势。

节省成本

企业可以通过使用狭义人工智能自动执行任务来节省人力成本。狭义人工智能还可以非常好地执行任务，为企业提供进一步的成本效益。例如，推荐引擎可以利用消费者行为向客户推荐内容，提高其满意度并为公司创造价值。无论是在省钱还是提供价值方面，狭义人工智能都是高效且经济的选择。

减少人为错误

网络安全或医学等领域的人为错误可能会导致严重的问题。即使在数据输入中，小错误也可能在将来造成更大的问题。通过使用弱人工智能自动执行任务，企业可以消除人为在其流程中引入错误的可能性。

有效的数据分析

狭义人工智能的优势之一是能够快速处理大量数据。企业可以使用此功能来分析数据并创建数据驱动的洞察。经常使用市场营销或会计等数据的团队可以使用狭义人工智能来增强其现有的工作流程。

狭义人工智能应用程序在发布之前要经历几个阶段。以下是狭义人工智能在执行特定任务之前需要经历的主要开发步骤。

探索性数据分析

数据科学家研究人工智能使用案例，并确定该使用案例所需的最相关的数据集。他们创建数据可视化并识别模式或异常值。如果相关，他们还可能从新的来源收集信息。数据工程师清理数据，移除重复项或不一致之处，以确保狭义人工智能系统可获得准确和无偏见的数据。

模型选择

有各种各样的 FM 可供选择，它们在不同的使用案例中表现不同。一些 FM 仅处理文本数据，而另一些可以处理图像、视频或音频。数据科学家通过研究模型性能基准、实验和评估不同模型的结果来选择最佳模型。

选择 FM 后，组织使用已确定的数据集进行进一步的模型自定义。

模型自定义

有多种方法可以为您的使用案例自定义基础模型。

微调

微调将模型参数调整为新任务的新数据集。例如，微调客户评论数据集以进行情绪分类。但是，必须确保谨慎处理数据，并且模型不会开始过拟合。

提示工程

提示工程正在调整您给出的狭义人工智能模型的输入，以提高其输出准确度。在此过程中，研究人员冻结了先前存在的模型参数，只更改模型输入。他们可能会使用一系列请求-响应链来以更可控的方式引导人工智能系统。

检索增强生成

通常，狭义人工智能完全依赖其训练数据来生成响应。在检索增强生成（RAG）中，模型可以搜索训练数据之外的其他资源索引，以扩展其知识库。

使用 RAG 可以扩大狭义人工智能在保持成本效益的同时可以做的事情范围。使用 RAG 进行增强还将允许模型访问当前信息，从而克服狭义人工智能的一个主要问题，即数据漂移。当由于训练数据过时而导致狭义人工智能输出变得不相关时，就会发生数据漂移。

模型部署

在狭义人工智能模型经历了每个阶段之后，它们就可以部署了。此阶段将人工智能模型连接到其处理请求所需的计算资源。在此阶段，企业可以将狭义人工智能模型集成到其应用程序或工作流程中并使用其功能。

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