大型语言模型（LLMs），如为 ChatGPT 提供动力的大型语言模型，凭借其理解上下文和生成细微响应的能力，已经改变了人工智能的发展模式。它们在汽车行业 中的应用可以显著提升客户体验，协助技术诊断，并促进自动驾驶汽车的发展。
然而，在将这一强大的技术引入商业运作之前，需要应对各种挑战和限制。这些挑战和限制包括数据和计算资源需求、潜在的错误信息、隐私和数据安全。
发生了什么？
在过去 6 个月里，人工智能的发展模式发生了转变。LLM 已经建立，并期待实现人工智能发展的巨大飞跃。自这一进步以来，我们看到许多科技公司竞相开发更可靠、更准确、更智能的系统。
在过去的几个月里，有许多新的人工智能应用发布。其中大部分都使用了主流的 LLM，如 GPT-3、GPT-4、PaLM 和 LLaMA。
LLM 费用昂贵。训练和微调 LLM 需要花费数百万美元的计算资源。这还不包括人工智能人才、数据和其他基础设施的成本。
OPENAI 在微软公司的支持下发挥领导作用，微软公司提供了计算资源和资金。
一些参与者，如 OPENAI、谷歌和微软，出于各种原因选择了 "闭源 "战略。
Meta AI 致力于开发新的 LLM，包括 Imagebind、SAM、MMS 和著名的 LLaMA，并决定采用开源方法。
Huggingface 是最大的开源人工智能社区。
这带来了什么影响？
新的人工智能浪潮将影响大多数行业的许多业务流程。汽车行业也不例外。SBD 确定了 10 个潜在的人工智能用例，并根据四种个人移动性成果对其进行了分类。
LLM 擅长多种形式的语言理解，涵盖人类语言和编程语言。
与之前的深度学习模型相比，它的优势包括
1.熟练掌握和使用各种语言。
2.理解和保留常识的能力。
3.熟练推理，又称思维链（COT）。
我们目前正处于高级人工智能发展的初始阶段，人工智能未来的发展轨迹充满了不确定性，它将以多快的速度继续发展，以及将出现哪些立法来控制/监控人工智能。
此外，还有一些安全和隐私方面的问题需要解决，如人工智能训练输入数据可能被滥用。
下一步去哪里？
最新 LLM 的功能超过了当前的其他人工智能模型，但其构建难度大，维护成本高。主机厂 ，在制定稳固的人工智能战略和可行的入局计划之前，必须充分了解 LLM 对各种业务运营的影响。率先融入人工智能的主机厂 将占据关键优势。
LLM 可以大大提高软件开发的效率/质量，使主机厂 能够迅速满足客户的需求。
LLM 并不是万能的解决方案，某些人工智能模型在特定的使用案例中仍然表现出色。因此，主机厂 ，必须将各种模型整合到一个平台中，这就需要人工智能中间件来进行长期管理。
一些现有的生成式人工智能应用（如 ChatGPT）使用提示和输入作为训练数据，这将导致隐私问题或数据泄露。在员工开始使用人工智能工作之前，需要制定明确的政策。
多种模式日趋成熟。尽管人工智能正朝着人工生成智能（AGI）的方向快速发展，但仍处于早期阶段，从小型的早期项目开始，可以让主机厂 获得利用人工智能潜力的重要经验和理解。
主机厂 必须制定全面的人工智能战略和政策，利用人工智能的潜力促进业务增长，同时确保人工智能的安全性和可管理性。
识别和选择可应对业务挑战的用例。
在人工智能人才（包括数据科学家和人工智能开发人员）变得更加昂贵之前，就先聘用他们。
准备 LLM 训练和调整所需的数据集。确保数据集干净整洁、质量上乘。
为每种应用选择合适的模型。由于人工智能基础设施成本高昂且稀缺，主机厂 ，必须从生产力、财务和数据安全的角度出发，战略性地选择采购。
需要注意什么？
最近几个月，高级人工智能的发展速度加快，目前的竞争围绕着打造最强大的 LLM 展开，因为它已经显示出"人工智能的火花".
如今，法律硕士的竞争仍然是少数拥有充足资金、人工智能人才和数据的大型科技巨头 的游戏。
目前，大多数领先的 LLM 都是闭源的，只有 Meta 采用了开源方法。与此同时，更多开源 LLM 正在迅速发展。
主机厂 有三种选择，可以拥有自己的基金会模式：
1.从零开始的内部建设
2.根据开源模型进行训练
3.使用 AIaaS 提供商
在未来 1 到 2 年内，将有更多的工具可供企业使用，以较低的成本培训或调整其基础模型。
要将 LLM 完全嵌入业务应用，在基础模型训练完成后，还需要另一个中间件层。
在将 LLM 投入生产之前，需要对人工智能基础设施进行周密的技术和财务规划。
你该如何应对？
理解
首先要了解不同 LLM 的能力和局限性，并学习如何利用提示工程更好地发挥其威力。
评估
评估汽车行业 中的潜在用例，并将其映射到自己的业务运营中。关注道德问题，包括偏见和隐私。
准备
确定人工智能战略，规划建立自己的基础模型的关键资源，包括数据、模型、人才和基础设施。
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