什么是LLM？如何利用您自己的数据将其应用于您的业务？

大型语言模型 (LLM) 的应用正在迅速发展，这主要得益于 LLaMA 3 (Meta)、Claude 3 (Anthropic)、Mixtral (Mistral) 等前沿模型的涌现，以及 OpenAI 的持续更新。这些技术正在重塑组织机构处理自然语言、任务自动化和数据分析的方式。.

数据来自 2025年7月10日，阅读时间约5分钟。作者：Skyone

大型语言模型的应用LLaMA 3 (Meta) 、 Claude 3 (Anthropic) 、 Mixtral (Mistral)等前沿模型的涌现OpenAI的持续更新。这些技术正在重塑组织机构处理自然语言、任务自动化和数据分析的方式。

与此同时，私有生命周期模型（LLM），其旨在确保模型中所用数据的保密性、合规性和控制权。本文将阐述生命周期模型的定义、其在企业环境中的应用，以及Skyone Studio助力企业安全、战略性地运用这些技术。

什么是大型语言模型（LLM）？

语言学习模型（LLM）是基于海量文本训练的人工智能模型。以此为基础，它们学习识别人类语言中的模式，并生成连贯的内容、回答问题、总结、翻译，甚至进行编程。.

技术基础：语言学习模型（LLM）基于词元（token），词元是语言的最小单位，代表单词或词的一部分。这些模型背后是诸如Transformer，它们显著提升了上下文理解能力。

一个典型的段落大约消耗 100 个词元；一篇 1500 字的文章大约消耗 2000 个词元。.

LLM的性能取决于以下因素：

训练语料库的规模和多样性
参数数量）
推理效率（生成答案所需的时间和成本）
微调和RLHF （带人类反馈的强化学习）
技术

为什么法学硕士（LLM）项目备受关注？

近年来，我们看到三大趋势汇聚在一起，推动了法学硕士（LLM）的发展：

基础模型的技术进步：
LLaMA、Falcon、Mistral 和 Gemini 等模型的开放使得定制化和在私有环境中使用成为可能。与此同时，GPT-4 和 Claude 等封闭模型在推理、记忆和安全性方面也得到了发展。
生成式人工智能在企业中的增长：
公司正在采用 LLM 来实现客户服务自动化、销售辅助、文档分析、内容生成和技术支持。
对隐私和数据主权的担忧
私有LLM的出现，这些LLM在本地或受控的云环境中实施，以确保敏感的企业数据不会在公共模型中暴露。

另请阅读： “自主代理中的人工智能：当技术自行解决冲突时”。

私立法学硕士项目及其挑战

私有层级模型（LLM）允许公司利用生成模型的功能处理内部数据，同时保持数据机密性。但是，采用私有层级模型需要满足以下条件：

数据组织和结构化（在数据湖、湖屋或数据仓库中）
多层安全和访问控制
与传统系统集成的基础设施
能够监控和审核生成的输出结果。

这是一个超越模型本身的生态系统；它需要坚实的数据库、系统间的互操作性以及与运营的集成。.

如何安全且可扩展地实施 LLM：Skyone Studio 案例研究。

Skyone Studio是一款完整的产品，它基于强大、安全和集成的架构，支持企业级 AI 代理的应用。

主要部件：

iPaaS（集成平台即服务） ：支持以低代码使用量集成 400 多个系统和 API，创建自动化工作流程以连接 CRM、ERP、传统平台和云系统。
Lakehouse ：一种现代数据结构，它结合了数据湖的可扩展性和数据仓库的可靠性，旨在支持高级分析和 LLM 推理。
AI 代理：创建多个智能代理，支持 LLM、实时推理，并与 WhatsApp、Google Chat 等渠道和交互式仪表板集成。

Skyone Studio AI 代理的自动化集成能力直接由 LLM（语言学习模型）驱动。LLM 作为引擎，使 Studio 能够理解集成需求，将请求翻译成自然语言，并执行连接系统所需的必要操作。Studio 的“无代码”理念正是得益于这种智能：该模型能够理解需要完成的任务，并以上下文相关且安全的方式自动执行该流程。