拥抱开源LLM，解锁AI Agent与生成式AI的无限可能！IBM Developer重磅推出一系列实战工作坊，助您深入了解生成式AI与自动化技术，加速您的AI开发之旅。在云端或本地，开源LLM都以其透明性与灵活性，成为企业构建安全、可控AI系统的关键选择。
开源LLM：掌控数据与安全，释放创新潜力
文章开篇便强调了开源LLM的核心优势：透明性和灵活性。与闭源模型相比，开源LLM允许用户完全掌控自己的数据，并将其安全地保存在自己的网络内部。在数据安全日益重要的今天，这一特性显得尤为重要。例如，金融机构在处理客户的敏感财务信息时，使用开源LLM可以有效避免数据泄露风险，确保合规性。用户可以审查开源LLM的算法、架构和训练数据，确保其符合伦理和法律要求。更进一步，用户可以根据自身需求对开源LLM进行优化，提升其在特定任务中的性能。
为什么开源 LLM 的透明性和可定制性如此重要？ 想象一下，一个医疗机构希望利用AI来辅助诊断疾病。如果使用闭源LLM，他们无法了解模型是如何做出诊断决策的，这可能会导致信任危机和法律风险。而使用开源LLM，医疗机构可以深入了解模型的内部运作机制，验证其诊断的准确性和可靠性，并根据自身的数据进行微调，提高诊断的精度。这种透明度和可定制性是闭源模型无法提供的。
根据 GitHub 的一项研究，开源项目正在以惊人的速度增长。2023年，GitHub 上新增了超过 1 亿个仓库，其中很大一部分是与AI相关的项目。这表明，开发者社区正在积极拥抱开源AI技术，并不断地推动其发展。这种开源合作的精神正在加速AI技术的创新和普及。
IBM TechXchange Dev Day：开启开源LLM学习之旅
IBM 举办的 TechXchange Dev Day 活动，专门针对 AI 开发者、数据科学家、集成开发者、管理员和工程师，提供了一系列关于开源LLM的数字学习课程。这些课程的录像现在已经可以在 IBM Developer 的 YouTube 频道上的 开源LLM 播放列表中找到。通过超过 12 小时的 AI 和开源内容，参与者可以向 IBM 专家学习，并快速将他们的 AI 之旅从实验阶段推进到部署阶段。
这次活动的价值在于，它不仅提供了理论知识，更侧重于实践操作。通过观看录像，开发者可以跟随 IBM 专家一步一步地构建自己的 AI Agent，学习如何解决性能问题，以及如何通过 API 将 AI Agent 暴露给外部应用。这种实践性的学习方式可以帮助开发者更快地掌握 开源LLM 的使用技巧，并将其应用到实际项目中。
AI Agent：突破机器智能的边界
AI Agent 是将大型语言模型与动态推理、规划和工具使用相结合的产物，代表了机器智能的最新发展方向。它们能够自主地完成各种复杂的、多步骤的任务。IBM 的工作坊深入探讨了如何构建定制化的 AI Agent，如何解决性能问题，以及如何通过 API 将其集成到各种应用中。
AI Agent 的应用场景非常广泛。例如，在客户服务领域，AI Agent 可以自动回答客户的问题，解决客户的投诉，甚至可以主动地为客户提供个性化的建议。在金融领域，AI Agent 可以进行风险评估、欺诈检测和投资组合管理。在医疗领域，AI Agent 可以辅助医生进行诊断、治疗方案制定和药物研发。
如何理解 AI Agent 的“自主性”？ 传统的 AI 系统通常需要人工干预才能完成任务，而 AI Agent 则可以在没有人工干预的情况下自主地完成任务。例如，一个 AI Agent 可以自主地搜索互联网上的信息，分析数据，制定计划，并执行计划，最终达到预期的目标。这种自主性使得 AI Agent 能够处理更加复杂的任务，并提高工作效率。
麦肯锡的一份报告预测，到 2030 年，AI Agent 将为全球经济贡献超过 13 万亿美元的价值。这表明，AI Agent 具有巨大的发展潜力，并将对各行各业产生深远的影响。
IBM Granite：企业级开源LLM的理想之选
IBM Granite 是一系列专为企业设计的开源LLM，针对业务领域和用例进行了优化。这些模型在性能、效率和安全性方面都表现出色，能够满足企业级应用的需求。通过关注 IBM Granite，开发者可以了解到企业在实际应用中如何利用开源LLM来解决实际问题。
IBM Granite 的优势体现在哪些方面？ 首先，它具有出色的性能。IBM 对 Granite 进行了大量的优化，使其在各种 NLP 任务中都表现出色，例如文本生成、文本分类和问答。其次，它具有高效的推理能力。Granite 采用了先进的算法和硬件加速技术，使其能够快速地处理大量的文本数据。最后，它具有强大的安全性。IBM Granite 采用了多层安全机制，保护企业的数据安全。
一个实际案例： 一家零售企业使用 IBM Granite 来构建一个智能客户服务系统。该系统能够自动回答客户的问题，解决客户的投诉，并为客户提供个性化的购物建议。通过使用 IBM Granite，该企业显著地提高了客户满意度，并降低了客户服务成本。
开源LLM vs. 闭源LLM：企业该如何选择？
在选择 LLM 时，企业需要在 开源LLM 和闭源 LLM 之间进行权衡。开源LLM 具有透明性、可定制性和数据控制等优势，但需要企业投入更多的资源进行开发和维护。闭源 LLM 则具有易用性和成熟度等优势，但缺乏透明性和可定制性。
企业应该根据自身的实际情况来选择合适的 LLM。如果企业对数据安全和合规性有很高的要求，并且希望完全掌控自己的 AI 系统，那么 开源LLM 可能是一个更好的选择。如果企业希望快速地部署 AI 应用，并且对透明性和可定制性没有很高的要求，那么闭源 LLM 可能是一个更合适的选择。
结构化思考：选择 LLM 的决策框架
为了更好地进行决策，企业可以采用以下决策框架：
- 明确需求： 首先，企业需要明确自身的需求，例如需要解决什么问题，需要达到什么目标，对数据安全和合规性有什么要求，以及对成本和时间有什么限制。
- 评估选项： 其次，企业需要评估各种 开源LLM 和闭源 LLM 的优缺点，并根据自身的需求进行筛选。
- 进行测试： 然后，企业可以对候选的 LLM 进行测试，评估其在实际应用中的性能和效果。
- 做出决策： 最后，企业根据测试结果和评估结果，做出最终的决策。
拥抱开源，共建AI未来
开源LLM 的兴起正在改变 AI 的发展格局。通过开放源代码，开源LLM 促进了 AI 技术的创新和普及，使得更多的企业和个人能够参与到 AI 的开发和应用中。IBM Developer 正通过一系列的活动和资源，助力开发者拥抱开源LLM，共同构建 AI 的美好未来。
无论是初学者还是资深专家，都能在 IBM Developer 的 开源LLM 播放列表中找到适合自己的学习内容。从 AI Agent 的构建到 IBM Granite 的应用，这些工作坊将帮助您掌握 开源LLM 的核心技术，并将您的 AI 之旅从实验阶段推进到部署阶段。立即行动，加入 开源LLM 的浪潮，开启您的 AI 之旅！
通过观看 IBM Developer YouTube 频道上的 开源LLM 播放列表，您可以深入学习 生成式AI 与 AI Agent 的相关知识，并掌握实际操作技能。不要错过这个机会，与 IBM 专家一起，探索 开源LLM 的无限潜力。