引领数据领域AI工程化落地，为什么会是云测数据？(5)

这么复杂的工作，肯定不是有了算法、算力以及数据就能搞定的，其开发工作有31位参与者，形成了一套在数据处理、模型设计、代码编写、调试参数等领域各司其职的复杂工作体系来保障工作的顺利推进，其本质就是AI工程化。

另一方面，这体现在大模型的场景调优上，也即“微调”阶段的工程化。

大模型时代许多场景只要基于基础大模型进行微调便可以产生优质的场景应用，云测数据总经理贾宇航认为，AI工程化在这个“微调”的阶段将起到重要的作用，帮助更多场景应用高效、高质量交付与持续优化。

现在，随着云测数据推出面向AI工程化的数据解决方案，以及行业内许多典型大模型开始走向应用，至少在数据领域，AI工程化与大模型的汇流已经在开始。

当然，也有预训练阶段与“微调”阶段通吃的AI工程化服务做法，例如阿里的“灵杰”就宣称既可以实现超大规模模型的构建，也可以实现垂直场景小模型“蒸馏”。

无论如何，数据领域的AI工程化与大模型汇流，共同推动AI应用加速实现更广泛、更优质的场景落地，这其中涌现了新的商业合作机遇，但更重要的是在工程化开发与预训练的优势叠加下，AI将真正走入千行百业，变得更加普惠。

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