澳鹏干货 | 基础模型选择指南：如何为生成式AI投资保驾护航？

在生成式AI (GenAI) 迅猛发展的今天，企业AI决策者正面临一个关键挑战：如何在纷繁复杂的基础模型 (Foundation Models) 中选择最适合自身业务的那一个？

权威研究机构IDC与澳鹏Appen合作发布的专题报告——《为生成式AI应用选择合适的基础模型：应对丰富选项的策略(Choosing the Right Foundation Model for Your Generative AI Application: Navigating the Abundance of Options) 》指出，这一选择将直接影响企业AI项目的成败。

IDC洞察：选型的三重维度

IDC研究揭示，最佳的基础模型并非总是最大或最通用的那个，而是最能契合企业特定业务场景、资源条件和战略目标的模型。报告显示当前企业选型的三大趋势：

• 应用场景聚焦：44%的企业重点投资于提升跨部门员工效率的用例；
• 选型标准演变：模型性能（41%）、成本（35%）和计算效率（29%）是最关键的考量因素；
• 开源模型受宠：61%的企业更青睐开源模型，看重其可定制性和适应性。

IDC建议采用结构化四步法：明确GenAI用例→筛选匹配的基础模型→全面评估测试→持续优化集成。这一方法论能确保投资回报最大化，同时保持技术快速迭代中的适应性。

超越基准测试：人工评估的关键价值

尽管自动化基准测试为模型选型提供了起点，但它们往往无法捕捉真实业务场景中的关键需求。人工评估在以下维度发挥着不可替代的作用：

• 语境相关性：评估模型输出是否符合业务场景上下文
• 品牌契合度：确保生成内容与企业形象和价值观一致
• 公平性审查：识别并消除潜在的偏见和歧视
• 模糊情境应对：测试模型在边界条件下的表现

通过引入领域专家进行结构化评估，企业能够超越排行榜分数，真正预判模型在实际部署中的表现。澳鹏Appen在全球15,000+个AI项目的实践表明，融合人工评估的模型选择流程可显著提升模型与业务目标的匹配度。

值得信赖的模型评估伙伴

作为全球AI训练数据和模型评估解决方案的领导者，澳鹏Appen与全球80%的顶级基础模型构建者保持合作。我们提供：

• 定制化评估体系：基于专有数据集和行业标准
• 专家主导的评估：覆盖伦理、安全、合规等关键维度
• 持续优化服务：确保模型随业务需求同步演进

我们的服务已帮助众多客户成功规避模型偏见、安全漏洞和合规风险，大幅降低模型迭代成本。