🌐拥抱区域和本地数据模型：释放GenAI真正潜力的关键🧠💥

整合海狮大型语言模型，举例来说，将有助于确保GenAI生成的响应准确反映东南亚地区的人口

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科技巨头在生成式人工智能（GenAI）领域取得了重大进展。然而，为了确保其产品真正代表全球多样化人口，这些公司将地区和本地数据模型纳入至关重要。根据新加坡人工智能创新总监劉劍明的说法，将东南亚语言一网（SEA-LION）大语言模型（LLM）整合到GenAI工具中可以极大地提高其准确性。

根据劉团队最近进行的一项测试，SEA-LION在预测一次亚洲选举结果时胜过了一种流行的全球公共GenAI平台。这表明像SEA-LION这样的文化敏感LLM可以更好地反映特定地区的社会混合。目前，许多公共GenAI工具并非亚洲重点，可能无意中存在数据偏见。整合地区和本地LLM可以帮助解决这个问题。

目前，SEA-LION分别在30亿参数模型和70亿参数模型上运行，经过庞大的9810亿语言标记训练。这些标记是在标记化过程中生成的词片段，包括6230亿英语标记、1280亿东南亚标记和910亿中文标记。

在地区LLM领域，不仅SEA-LION正在掀起波澜。泰国和印度等国家也开发了自己的本地化语言模型。这一趋势凸显了在创建GenAI工具时融入多元化观点和数据来源的重要性。

新加坡人工智能是一个跨部门合作机构，对推动该国的人工智能能力发展起着重要作用。该组织鼓励微软和谷歌等科技巨头为在东南亚运营的组织采用地区和本地LLM。通过整合这些模型，公司可以确保其GenAI产品与该地区特定的细微差别和背景产生 resonance。

尽管企业对采用GenAI产品充满兴趣，但许多组织面临着采用障碍。根据Telstra International的一项研究，仅有30%的公司认为他们拥有部署GenAI所需的IT资产。预算限制、监管考虑和数据隐私问题也构成挑战。

此外，GenAI领域存在着人才短缺，包括机器学习工程师、人工智能数据科学家和翻译人员。必须解决这些人才缺口，以促进GenAI的广泛 adopt。

GenAI对各行业的潜在影响不容忽视。根据Telstra International的同一项研究，60%的受访者认为GenAI将在未来五年内对其行业产生重大冲击。然而，绝大多数受访者（78%）将这项技术视为竞争机会而非威胁。组织正在积极探索创新方式，利用GenAI从数据中提取价值。

随着世界越来越数字化且人机交互蓬勃发展，通过GenAI对数据进行适当处理和情境化处理变得至关重要。公司必须投资建立端到端能力，处理大型数据集，并确保负责任和道德的人工智能应用。

Q：GenAI工具如何克服数据偏见并更具包容性？ A：整合地区和本地数据模型，例如SEA-LION，对于解决数据偏见并创建更能反映全球多样化人口的GenAI工具至关重要。

Q：还有其他国家正在开发自己的本地化语言模型吗？ A：是的，像泰国和印度等国家也开发了自己的语言模型，凸显了在GenAI工具中接纳多样性的重要性。

Q：组织在采用GenAI时面临哪些挑战？ A：其中一些挑战包括预算限制、监管考虑、数据隐私问题以及GenAI领域人才短缺。

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Q: 机构如何准备迎接GenAI的广泛应用？ A：公司可以从识别可以应用GenAI的特定功能开始。他们还应该投资于获得所需的硬件、构建端到端能力，并确保负责任和道德的AI应用。

展望未来，认识到GenAI的变革潜力至关重要。通过融合区域和本地数据模型，我们可以减轻数据偏见，并创造更具包容性和准确性的GenAI工具。机构必须克服应用挑战，并投资于必要的基础设施和人才，以有效利用GenAI。

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