AI 模型私有化部署具有以下特点和情况：
首先是私有化部署的挑战。在许多中小型行业，特别是金融、医疗和法律行业，对数据的私密性要求极高，客户隐私敏感度很高，往往都需要私有化部署的场景，这大大增加了企业培训的难度。其次，访问GPT有门槛，这一点就把国企类、体制类的合作伙伴直接拦截在外，需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案，比如智谱等。最后就是工程化落地难的问题，企业知识库大部分都卡在工程问题上，真正能落地的不多，数据清理部分难度比较大，技术能力比想象的要求要更高一些。这里列举一个企业朋友的诉求，他们希望使用大模型构建AI智能问答机器人，在企业微信上当钩子引流用，并实现插件化，以便在企业微信中实现闭环操作。因为是金融行业，肯定希望私有化部署，他们还希望利用AI金融服务培训和陪练来赋能员工，提高员工的能力。尽管后两个需求可以通过GPTs或建立RAG来实现，但针对第一个需求，由于他们本身规模不算大，没有一套自己的数字化系统，实际落地的成本可能并不会比传统人力成本节省更多。当然，这只是我目前的一些初步看法，如果各位有更好的解决方案，欢迎在本次活动结束后进行交流。
第四个部分我想分享一些有关商业化落地的经验。在商业化过程中，构建企业知识库是最常见的需求之一。一种普遍的解决方案是结合企业私有数据与RAG模型的私有化部署。如有特殊需求，我们还可以进行模型的Fine-tuning（微调），以优化性能。基础模型主要负责提供推理提示，而RAG则用于整合新知识，实现快速迭代和定制化信息检索。通过Fine-tuning，我们可以增强基础模型的知识库，调整输出，并教授更复杂的指令，从而提高模型的整体性能和效率。这样的联合应用通常能带来最佳性能，适用于多数企业的需求。而在这个过程中，Know-How很重要！
如果有能力的话，我们愿意给大家赠送免费的私有化部署一个通用大模型。私有化部署是为了解决隐私泄露和数据流失的问题，那这个大模型不需要做任何训练，就是一个千亿模型的一个缩小版，一个浓缩版，它解决什么？解决科普问题，就让你企业的员工在不泄露贵公司的数据和隐私的前提下，把这个大模型玩起来，让大家对大模型熟悉。第二个满足一些通用的需求，比如说办公，这里面支持办公的通用需求、通用能力和营销的能力。这产品的细节我就不多说了，这个就跟360内部很早让自己员工对大模型有感觉。你的员工用三个月之后，相信我，你的员工都很聪明，他们对大模型的了解就很好了，他们就知道大模型的边界在哪，长处在哪，短处在哪。比如我们天津某新区做了个大模型的项目，就是这么干的，就是用了一个通用大模型，允许它在上面做定制。另外我们提供了360AI办公的一套会员服务，围绕着办公营销的需求做了很多的工具。我们现在做了工具就把它场景化，就是围绕一个场景解决一个问题。就是在内部通用大模型的基础之上，在内部提供一些通用的办公营销创作的能力。订阅模式，它是耗费算力的，但大家几乎每天一块钱。