模型无关方法在AI部署中的优势

F5 Newsroom Staff

首批大语言模型（LLM）走出开发者的沙盒环境、进入现实世界时，商界的反应从恐惧到兴奋不一而足，而且这两种情绪都持续了相当长一段时间。很快，各类模型便纷纷涌现：小型LLM（没错，确实有这种模型）、检索增强生成（RAG）模型，以及定制、内部、微调、公共、私有和开源模型，种类还在不断增加。不过，随着人们逐渐回归理性，局面也趋于平静，各组织得以明确自身需求，并确定哪些模型更能满足这些需求。

在决定采用和部署任何生成式人工智能（GenAI）模型之前，组织必须制定积极主动且灵活的方法，充分了解哪些功能、工具和附加组件能够更好地支持其业务用例，然后根据内部实际情况和拟采用的解决方案确定优先事项。例如，领导委员会必须确定需要多少个模型、需要哪些类型，以及哪些人员可以访问这些模型。委员会还必须明确由谁或哪个团队负责确定如何将新的AI工具融入公司更广泛的数字基础设施。此外，还需要考虑以下问题：现成的解决方案是否足够？是否需要自定义功能和参数，以满足组织乃至部门层面的用例需求？提示词和响应的审计跟踪是否重要？是否需要验证模型所提供信息的准确性？可观测性、便利性和易用性又如何？

面对这些问题，可以在流程早期轻松做出的一项决定是采用模型无关型解决方案，以实现灵活性和适应性。对于希望充分发挥AI潜力的组织而言，这些是产品不可或缺的特性。采用模型无关型AI部署方法，意味着使用可兼容多种AI模型的解决方案，而不受模型具体架构或设计的限制。这种灵活性使组织无需受制于单一模型或提供商，便可快速适应新的发展、工具和创新。模型无关型解决方案还可以增强企业的竞争优势，使其在应对新挑战和机遇时能够快速、高效地调整方向。F5打造了模型无关型模型编排解决方案，旨在增强GenAI部署的安全性并为其提供支持。我们的AI运行时安全解决方案可与多种AI模型无缝集成，并提供以下功能：

• 广泛兼容性：我们的解决方案适用于不同的AI模型，无论采用何种底层技术，都能提供一致的信任层。可在所有模型上运行同一查询，以比较和评估响应的深度与准确性。
• 自适应安全措施：F5解决方案能够与多种模型对接，可根据每种模型的独特需求进行调整，确保强大的安全性和可观测性。管理员可通过基于策略的可自定义访问控制，确定哪些人员可在何种情况下访问各个模型。
• 轻松集成：F5采用API驱动且支持SaaS的设计，只需几行代码即可完成集成，从而减少保护AI部署通常所需的时间并降低复杂性。

从实际应用来看，模型无关的方法让组织能够探索更广泛的AI应用。无论是预测分析、客户服务优化还是前沿研究，都可以无缝切换或组合AI模型，同时不影响安全性或功能，这一点极具价值。随着AI不断发展，模型无关的方法将日益成为必要选择，帮助组织紧跟AI发展步伐，并为引领创新做好准备。借助我们的安全、赋能和模型编排解决方案，组织可以从容应对不断演变的生态系统，同时提高生产力并增强竞争优势。点击此处联系我们，了解我们的AI Runtime Security解决方案如何帮助您实现AI愿景。

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