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生成式AI优势：

创始人指南之利用数据脱颖而出

目录

概览

创始人指南之利用数据脱颖而出3

生成式人工智能

简要介绍4

将数据置于生成式人工智能方案的中心5

第1节

利用数据打造特色生成式人工智能应用程序7

第2节

为生成式人工智能奠定数据基础11

第3节

让思维突破技术范畴创造竞争优势14

总结

以全新方式挖潜数据创造更多价值19

词汇表20

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概览

创始人指南之利用数据脱颖而出

生成式人工智能（AI）横空出世，展现出了颠覆我们沟通、创造和运营方式的巨大潜力，令世人瞩目。

而生成式人工智能刮起的这股旋风很大程度上得益于ChatGPT和YouChat等面向消费者的应用程

序的推出。这些开创性的聊天机器人展示出与人类相仿的创造力和对话能力，着实令人震撼。

不过，生成式人工智能真正的用武之地，可远不止通识型聊天机器人。各行各业中的初创企业才刚刚

开始拨开生成式人工智能的层层面纱，一步一步试探着生成式人工智能协助他们创新的方法。他们渴

望尝试种种可能性，并且都有充分的理由来这么做。高盛的研究表明，生成式人工智能有望在10年

内将全球国内生产总值（GDP）提高近7万亿美元，将生产力增速提高1.5个百分点。同时，该技术

对投资者也有巨大的吸引力，根据Pitchbook的统计，生成式人工智能初创企业在2023年筹集了

270亿美元的资金。

随着技术逐渐成熟，新一轮的创新型初创企业和科技公司纷纷快速推出各种新一代生成式人工智能功

能，以满足客户和企业不断增长的需求。这种持续创新带来了生成式人工智能应用场景的快速增长。

鉴于这些研究成果，初创企业创始人和数据领导者纷纷希望快速推进自己的生成式人工智能应用程

序，也就不足为奇了。他们不仅想知道如何走好下一步，还想了解如何在这个新兴领域抢占竞争优

势并吸引投资者。充分发挥生成式人工智能潜力的关键在于初创企业自己的数据。

有了生成式人工智能，数据就能成为企业的竞争优势。

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简要介绍

概括而言，生成式人工智能可以定义为一种用于生成新内容和新想法的人工智能。例如，生成式人

工智能应用程序可以撰写故事、生成代码、设计数字图像。这些应用程序还可以自动执行繁琐的任

务，例如从冗长的文档提取出简短的摘要等。

人工智能

机器学习

神经网络

生成式模型

虽然我们无法详尽列出生成式人工智能的所有用途，但可以看到的是，

客户已将生成式人工智能应用程序用于以下常见领域：

•通过聊天机器人、虚拟助理、个性化或内容审核等功能改善客户体验

•通过对话式搜索、内容创建、文本摘要或代码创建来提高员工的工作效率

•加速各类创意内容（如艺术、音乐或动画）的制作

•通过智能文档处理、预测性维护、质量把控和视觉检测，或者通过数据增强，来简化业务运营

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生成式人工智能

与所有人工智能一样，生成式人工智能也是由机器学习（ML）模型提供支持，而且使用的是基于海

量数据进行预训练的超大型模型。这些模型通常称为基础模型（FM）。

值得注意的是，基础模型的核心是利用机器学习的新进展。像生成式预训练转换器（GPT）模型这

一类的基础模型，通常被称为大型语言模型（LLM），专门用于基于语言的任务，例如摘要、文本生

成和开放式问答。大型语言模型之所以特别，是因为它们包含大量使它们能够学习高级概念的参数。

将数据置于生成式人工智能方案的中心

我们很早就知道，数据是企业的战略资产。然而，根据Accenture的一项研究，即使对数据基础设

施进行了投资，也只有三分之一（32％）的公司能够从数据中实现切实且可衡量的价值。

生成式人工智能有助于改善这种状况。生成式人工智能让您能够以全新的方式利用自己的数据，并

从中挖掘出更多的价值。通过这种技术