为了使技能和内部能力与期望的业务成果保持一致，企业和组织可以切实评估他们在 GenAI 成熟度模型中的当前位置，然后查看他们想要实现的业务成果并评估实现目标所需的条件（即他们未来的成熟度状态），从技术上讲，从而切实地将他们的计划、技能发展、支持和构建或购买决策与成熟度水平相结合，这将有助于他们转型以实现期望的业务成果。

1. 确定关键业务成果：组织首先应明确定义他们希望通过 GenAI 实施实现的具体业务成果以及用于衡量这些成果的 KPI。这些成果可能包括改善客户服务、实现流程自动化、增强决策能力或开发新产品和服务。
2. 将结果映射到成熟度级别：一旦确定了期望的结果和 KPI，组织就可以将它们映射到成熟度模型中的相应级别。例如：
1. 0 级：如果主要目标或能力是为未来的 GenAI 计划收集和组织数据，则该组织可能处于 0 级。数据当然是推动 AI 的基础元素；无论是预测性 AI 还是生成性 AI。
2. 级别 1 和 2：如果重点是使用 GenAI 执行基本任务，例如内容生成、总结内容、使用基本功能和所服务基础模型的知识来回答问题或进行信息检索，则组织可能处于级别 1 或 2。
3. 级别 3 和 4：希望使用其数据定制 GenAI 模型或确保输出质量和相关性的组织可能处于级别 3 或 4。
4. 第 5 级和第 6 级：对于需要多智能体系统、高级推理或负责任的 AI 实践的复杂用例，组织可能瞄准第 5 级或第 6 级。
3. 评估当前能力：组织应评估其当前在数据基础设施、模型选择、快速工程、模型调整、评估和多智能体系统基础设施方面的能力。评估可以通过内部审计、外部咨询或与行业标准进行基准测试来完成。
4. 识别差距和机会：通过将期望结果与当前能力进行比较，组织可以识别 GenAI 成熟度方面的差距。这些差距代表需要投资和开发才能达到期望水平的领域。此外，他们可能会发现利用现有优势并加速进步的机会。
5. 制定路线图：根据评估，组织可以制定路线图，概述弥补差距和实现预期业务成果所需的步骤。该路线图应优先考虑符合战略目标的举措并有效分配资源。

GenAI 之旅

让我们将 GenAI 中每个成熟度级别分解成其组成元素。

通用人工智能成熟度模型：复杂程度

• 成熟度等级：基础
• 相对成本：低
• 所需数据大小：最小（零样本或少量样本）
• 描述：该模型仅根据提示中提供的上下文进行预测，而不更新其参数。它依赖于在预训练阶段获得的知识 。
• 用例：根据给定的示例或提示快速高效地生成文本或其他输出。非常适合需要快速适应而无需重新训练整个模型的场景。

• 成熟度：中级
• 相对成本：中等
• 所需数据量：最小到中等（具有广泛背景的少量样本到多样本示例）
• 描述：这种方法基于标准的上下文学习，利用非常大的上下文窗口。它使模型能够处理来自提示和周围文本的大量信息。这不仅可以提高对复杂任务的理解，还可以实现多镜头上下文学习，其中模型可以从上下文窗口内提供的多个示例中学习。
• 用例：非常适合需要深度情境理解的任务，例如：

• 长文本生成
• 复杂问答
• 文档摘要
• 多步骤推理任务
• 多个示例可以指导模型输出的任务

• 成熟度：中级
• 相对成本：中等
• 所需数据量：中等到大（取决于模型大小和所需性能）
• 描述：这涉及从头开始或基于有限量的数据训练较小的语言模型。这些模型通常用于特定应用，在这些应用中，由于计算限制或特定领域的要求，大型通用模型不切实际 。
• 用例：适用于具有特定词汇或有限计算资源的专业领域任务。也可用作进一步微调或调整的基础。

• 3.4. 适配器调整

• 成熟度：中级
• 相对成本：低至中等
• 所需数据量：小到中等（特定任务数据）
• 描述：该技术将小型、可训练的适配器模块引入到预先训练的语言模型中。这些模块专门设计用于在新任务上进行微调，同时保持大多数原始模型参数不变。这可以以最小的计算开销实现高效的任务特定自适应。
• 用例：非常适合在资源有限的情况下将大型模型适配到特定任务。保持原始模型的效率和知识，同时允许快速和有针对性的微调。

• 3.5. 低秩自适应（LoRA）

• 成熟度等级：中级至高级
• 相对成本：中等
• 所需数据量：小到中等（特定任务数据）
• 描述：LoRA 通过调整权重矩阵的低秩近似来微调模型。这大大减少了可训练参数的数量，使其比完全微调更有效。
• 用例：适用于各种任务，包括自然语言处理和计算机视觉，您需要将大型模型适配到特定任务，而无需承担训练所有参数的全部计算成本。

• 3.6 其他有效参数的微调方法

• 成熟度等级：中级至高级
• 相对成本：中等
• 所需数据量：小到中等（特定任务数据）
• 描述：此类别包括前缀调整、即时调整和 bitfit 等几种技术。它们都旨在通过仅调整一小部分参数或输入来微调模型，从而显著减少计算负担。
• 用例：非常适合快速适应新任务或计算资源有限的场景。这些方法在效率和定制模型行为的能力之间取得了平衡。

• 3.7. 特定领域的预训练

• 成熟度：高级
• 相对成本：高
• 所需数据量：大（领域特定语料库）
• 描述：这涉及在特定领域（例如法律、医疗或金融）的大量文本语料库上对模型进行预训练。这有助于模型捕捉该领域独有的细微差别、词汇和知识结构。
• 用例：在通用模型可能缺乏必要领域专业知识的专业领域中，该模型非常有价值。可作为该领域内进一步微调或调整的起点。

• 3.8. 监督微调

• 成熟度：高级
• 相对成本：高
• 所需数据量：大（标记任务特定数据）
• 描述：这是经典的微调方法，其中整个模型在特定于特定任务的标记数据集上进行训练。所有模型参数都会更新以优化其在该任务上的性能。
• 用例：对于具有大量标记数据的任务非常有效，例如文本分类、情感分析、命名实体识别和问答。

• 3.9. 全面微调

• 成熟度：高级
• 相对成本：非常高
• 所需数据量：大到非常大（标记特定任务的数据）
• 描述：此方法是微调最广泛的形式，其中预训练模型的所有参数都会在新的特定任务数据集上进行训练时进行调整。
• 用例：通常用于特定任务的最大性能至关重要的情况，并且您可以访问大量计算资源和大量高质量数据集。

• 3.10. 指令调优

• 成熟度：高级
• 相对成本：高至非常高
• 所需数据量：大（多样化、基于指令的数据集）
• 描述：这种方法涉及微调模型以遵循各种指令并完成各种任务。该模型在包含指令及其相应的期望输出的各种数据集上进行训练。
• 用例：增强模型理解和执行复杂指令的能力，使其适用于通用AI助手、聊天机器人和其他需要灵活执行任务的应用程序。

• 3.11. 人工反馈的强化学习（RLHF）

• 成熟度：前沿
• 相对成本：非常高
• 所需数据大小：可变，但通常很大（人工反馈数据）
• 描述：RLHF 将强化学习技术与人类用户的反馈相结合。该模型通过根据其行为和收到的反馈获得奖励或惩罚来进行学习，旨在根据人类的偏好优化其行为。
• 用例：应用于人类偏好至关重要的情况，例如对话代理、推荐系统和其他与用户直接交互的应用程序。

• 3.12. 直接偏好优化（DPO）

• 成熟度：实验性
• 相对成本：非常高
• 所需数据大小：变量（用户偏好数据）
• 描述：DPO 专注于根据用户反馈和偏好直接优化模型。这通常涉及梯度下降等技术，以根据观察到的用户偏好调整模型的参数。
• 用例：特别适合那些用户满意度至关重要、偏好可直接测量和优化的应用。示例包括个性化内容推荐系统和用户界面设计。

• 3.13. 多任务微调

• 成熟度：高级
• 相对成本：高至非常高
• 所需数据量：大（用于多个任务的标记数据）
• 描述：在多任务微调中，模型会同时在多个相关任务上进行训练。这使得模型能够利用跨任务共享的知识和表示，从而有可能提高性能和泛化能力。
• 用例：在模型需要在不同任务上表现良好的场景中很有用，例如多领域客户服务机器人或需要理解语言各个方面的模型（例如情绪分析、问答和文本摘要）。

• 3.14. 元学习（Meta-Learning）

• 成熟度：前沿
• 相对成本：非常高
• 所需数据大小：可变，通常很大（元训练数据）
• 描述：元学习专注于训练模型，使其能够使用最少的数据快速适应新任务。它涉及在训练阶段对模型进行各种任务的训练，使其能够学习如何有效地学习。
• 用例：特别适用于模型需要快速适应新任务或示例有限的领域的情况，例如小样本学习场景或个性化学习系统。

• 3.15. 主动学习

• 成熟度：高级
• 相对成本：高至非常高
• 所需数据大小：可变，通常是迭代的（最初很小，随着模型查询更多数据而增长）
• 描述：主动学习涉及模型主动选择最具信息量的数据点进行标记，从而优化微调过程。
• 用例：在标记数据成本高昂或耗时的情况下非常有价值。通过关注最相关的示例，主动学习可以显著减少有效微调所需的标记数据量。

• 3.16. 知识蒸馏

• 成熟度等级：中级至高级
• 相对成本：中等至高
• 所需数据大小：中等至大
• 描述：将知识从大型的、预先训练的教师模型转移到更小、更高效的学生模型。
• 用例：适用于在资源受限的设备上部署模型同时保持性能，例如移动或边缘设备。
• 这些方法中的每一种都代表了复杂性和资源需求的提升，从基本的情境调整到涉及人工反馈和大量参数调整的复杂技术。方法的选择取决于任务的具体要求、可用资源和期望的绩效结果。

1. RAG 后细化：在基础和评估过程之后，LLM 可能会根据收到的反馈细化生成的输出。此细化过程可确保最终输出不仅准确且相关，而且还得到可靠来源的充分支持。
2. 服务模型：最后，将经过完善和验证的模型提供给用户或集成到应用程序中，提供基于经过验证的信息的可靠且信息丰富的响应。

1. 基于Agent的系统：涉及一个充当Agent的 LLM 模型，执行任务、做出决策并与其环境交互。LLM 可以看作具有各种功能的整体实体。
2. 多Agent系统：通过引入多个专门的 LLM，从基于Agent的系统发展而来。每个 LLM 都充当具有特定角色或专业知识的独立Agent。这些Agent协作、沟通并协调其行动，以解决单个Agent无法有效处理的复杂问题。

第 5 级为从单一的 LLM 模型向专业Agent网络的范式转变奠定了基础，每个Agent都发挥其独特的优势来应对日益复杂的挑战。这一转变有望在 GenAI 领域开启新的效率、适应性和创新水平。

级别 6：多Agent生态系统

6 级代表 GenAI 相当成熟度，无缝集成先进技术和框架以实现高价值能力。

1. 使用思维树/思维图增强推理能力：第 6 级利用思维树 (ToT) 或思维图 (GoT) 框架的力量。这些框架使 LLM 能够将复杂问题分解为更小、可管理的步骤，系统地探索潜在解决方案并做出明智的决策。这显著增强了 GenAI 系统的推理、规划和解决问题的能力。
2. 使用 DSPY 和 ReAct 进行主动信息收集：第 6 级融合了 DSPY（演示-搜索-预测）和 ReAct（推理和表演）等方法。DSPY 指导 LLM 决定何时搜索外部信息、预测相关查询并将检索到的信息纳入其推理过程。ReAct 使 LLM 能够主动与其环境互动，根据其收集的信息做出决策并采取行动。
3. 信息检索与集成： 6 级利用先进的信息检索技术从各种来源（包括内部知识库和外部数据库）获取相关数据。然后将检索到的信息无缝集成到 LLM 的推理过程中，为其提供最新且与上下文相关的知识。
4. 使用自定义数据进行模型调整： LLM 使用专有或特定领域的数据进行微调，以优化其性能并使其适应特定任务和领域。这可确保模型生成准确、相关且符合上下文的响应。
5. 多Agent编排和控制：第 6 级部署了一个多Agent系统，其中多个 LLM 在中央 LLM 的编排和控制下协同工作。这使系统能够处理需要协调、专业化和多样化专业知识的复杂任务。
6. 兜底和评估：采用严格的兜底和评估机制，确保生成的输出结果准确、相关且符合道德和安全准则。这包括根据可靠来源验证信息并评估响应的潜在影响。
7. 评估、可观察性和 LLMOps：第 6 级强调持续评估和监控 GenAI 系统的性能，深入了解其行为并实现主动调整。实施强大的 LLMOps 实践，以简化整个 GenAI 基础设施的部署、管理和监控。

6 级代表了前沿技术与最佳实践的完美结合，使 GenAI 系统能够达到无与伦比的推理、决策和解决问题的能力。这种综合方法确保系统不仅功能强大，而且可靠、合乎道德，并能适应不断变化的需求。

平行和垂直领域

接下来我们来看看如何在平行和垂直领域战略性地实施GenAI。

• 营销和销售：个性化客户体验、生成有针对性的内容并优化营销活动，从而提高客户参与度、转化率和销售额。
• 客户服务：由 GenAI 提供支持的聊天机器人和虚拟助手可以处理客户查询、自动响应并有效解决问题，从而提高客户满意度并降低支持成本。
• 人力资源：简化招聘流程，个性化员工入职培训，并提供个性化的学习和发展机会，提高员工参与度和生产力。
• 财务和会计：自动化财务分析，检测异常和欺诈，优化财务流程，提高准确性、效率和风险管理。
• 运营和供应链：优化库存管理，预测需求，简化物流，降低成本并提高供应链效率。
• 利用 GenAI 提高垂直领域的投资回报率

• 医疗保健：协助医疗诊断、药物研发和个性化治疗计划，改善患者治疗效果并降低医疗保健成本。
• 金融：分析财务数据，预测市场趋势并产生投资建议，增强决策和风险管理。
• 零售：个性化产品推荐，优化定价策略，增强客户体验，提高销售额和客户忠诚度。
• 制造业：优化生产流程，预测设备故障，加强质量控制，降低成本，提高效率。
• 教育：个性化学习体验，提供自动反馈并创建自适应评估，提高学生的成绩和参与度。

• 
  

• 结论