Di peringkat operasi, kami sedang membangunkan dan melatih model AI khusus untuk 中小企业 menerusi AINNA NeuralOps. Matlamatnya bukan untuk menghasilkan chatbot serbaguna yang ketiga, tetapi membina lapisan kepintaran operasi yang faham cara 中小企业 benar-benar berfungsi dan boleh bekerja terus dengan sistem perniagaan.
Kami tidak melatih LLM dari sifar. Kami bermula dengan model asas open-source, kemudian menala semula menggunakan LoRA/QLoRA dalam GPU notebook, dengan dataset yang dibina daripada kes penggunaan 中小企业 sebenar - laporan pengurusan, kewangan, HR, jualan, inventori, khidmat pelanggan, dan operasi laman web.
Kami juga menggunakan advanced LLMs sebagai teacher models untuk knowledge distillation. 模型 berkemampuan lebih tinggi ini membantu kami menjana, memperbaiki, mengkritik, dan menilai contoh latihan, corak penaakulan, kes-kes tepi, dan respons khusus 中小企业 sebelum ilmu yang berguna dipindahkan ke model pakar yang lebih kecil.
Alur kerja kami pada masa ini: Advanced LLM Teacher → 中小企业 Dataset → 蒸馏 → LoRA/QLoRA → Specialised 中小企业 模型 → NeuralOps 智能体 安全带. 想法 dasarnya: gunakan model berkuasa untuk mengajar, tetapi gunakan model lebih kecil untuk beban kerja operasi harian.
模型 pakar ini kemudiannya dipasangkan dalam NeuralOps, bersama 智能路由, ejen-ejen pakar, pangkalan data, API, dan 分离式系统. NeuralOps yang tentukan model, alat, sumber data, atau aliran kerja mana yang patut mengendalikan setiap tugas - bukan menghantar semuanya ke satu LLM besar.
Untuk tugas mudah dan boleh jangka, kami gunakan sistem deterministik seperti PHP, Python, SQL, atau peraturan perniagaan. Bagi kepintaran rutin, NeuralOps boleh gunakan model pakar 中小企业. Hanya tugas penaakulan lebih kompleks yang dinaiktaraf ke model besar, supaya kos inferens tidak membazir dan pergantungan pada pembekal AI luar berkurangan.
数据 perniagaan terkini juga kekal di dalam sistem operasi seperti MySQL, HR, Kewangan, Inventori, CRM, dan platform laporan. 模型 tidak perlu menghafal seluruh syarikat. Ia belajar cara memahami operasi 中小企业, manakala sistem sebenar menyediakan maklumat terkini dan boleh disahkan.
Arsitektur yang sedang kami bina secara praktikalnya: 商业 系统 → NeuralOps → 智能路由 → Specialised 中小企业 模型 / 工具 / Advanced LLM → 验证 → 操作. Matlamat saya adalah menjadikan AI lebih praktikal untuk 中小企业: lebih kecil, lebih pakar, cekap kos, boleh kawal, dan bersepadu ke dalam aliran kerja perniagaan sebenar - bukan sekadar wujud sebagai pembantu perbualan.
#AINNA #NeuralOps #AI #AgenticAI #中小企业 #LLM #KnowledgeDistillation #LoRA #QLoRA #OpenSourceAI #自动化 #BusinessIntelligence
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
我会把matlamatnya bukan untuk menghasilkan chatbot这一段分享给需要了解技术的同事。
这段关于这篇文章的说明帮我把之前的问题连起来了。 读完之后还有一些疑问。
不太同意这个主题那里，不过整体还是站得住。
收藏了，主要是为了memperbaiki, mengkritik, dan menilai contoh。
这篇文章对inventori, khidmat pelanggan, dan operasi的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。
关于advanced LLM teacher的实际落地部分最吸引我。
关于kami bermula dengan model asas的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
难得有人把tetapi membina lapisan kepintaran operasi讲得这么直白。