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在人工智能技术快速发展的今天，企业领导者面临着是购买还是构建 AI 基础模型的关键决策。本文将深入探讨构建 AI 基础模型的五大策略，为企业智能化转型提供实用指导。,
1. 开发针对性强的应用场景
英国国家测绘局（OS）首席技术官 Manish Jethwa 强调，构建 AI 基础模型首先要明确应用场景。OS 通过开发专门的基础模型来提取环境特征，同时保护版权数据。Jethwa 指出，许多现有模型基于商业数据训练，而 OS 则利用其长期积累的高精度数据，从头构建专属基础模型。
2. 建立系统化的训练方法
Jethwa 分享，OS 采用分阶段训练策略，从小规模模型开始，逐步扩展到数十万个标签示例。这种方法不仅有效控制成本，还确保模型在特定领域超越大型通用模型。他强调，有目的的训练是提高模型效果的关键。,
3. 利用现有模型进行优化
OS 在构建自有基础模型的同时，也积极利用商业可用的大型语言模型（LLMs）。通过微调现有模型，结合 Python 工具和 Azure 机器学习平台，OS 实现了技术资源的最优配置。这种策略既保证了模型效果，又有效控制了开发成本。,
4. 探索商业化可能性
随着基础模型的不断完善，OS 正在探索将其商业化的可能性。然而，由于涉及皇家版权等复杂问题，Jethwa 表示需要谨慎处理。他提到，OS 的目标是在保护数据资产的同时，为英国纳税人创造最大价值。,
5. 着眼未来发展趋势
Jethwa 展望了未来十年 OS 的 AI 发展路线。他设想通过 AI 驱动的交互式地图界面，用户可以快速获取精确的地理信息。他强调，AI 模型不仅要具备概率分析能力，更要能够准确回答具体问题，这需要将 AI 技术与权威数据源相结合。
通过这五大策略，企业可以更有效地构建和应用 AI 基础模型，推动智能化转型。OS 的经验表明，结合特定需求、系统化训练和现有资源优化，是构建成功 AI 基础模型的关键。
