随着环境的变化，所有供应链都会面临各种的预测问题。 我们对未来需求预测(Demand forecast)做得越好，我们就越能做好准备。 未来不确定性的问题，如何减少它，以及如何保护自己免受这种未知因素的影响，对于每个供应链来说一直都是至关重要的。

预训练的大语言模型(LLM)改变了自然语言处理 (NLP) 领域的游戏规则，使得在资源有限的各种语言任务上取得最先进的结果成为可能。 它已经接受了大量数据的训练，可用于各种自然语言处理任务。 然而，预先训练的模型可能并不总是在特定任务或领域上表现最佳，这就是微调发挥作用的地方。

微调(Fine tune)通常是必要的，因为预训练模型是根据一般语言理解进行训练的，并且微调过程使模型适应特定的任务或领域。

像医疗问答聊天机器人这样的例子。

常见的供应链网络包括仓储设施的选址、从供应链到客户的物流，设置制造运营的战略目标，包括需求预测、供应建立、计划和调度等。

供应链网络优化的常见问题有：

进入后疫情时代，企业面临的经营环境发生了深刻的变化，面对这些变化，不同企业所承受的压力不尽相同，具体的应对措施也有所不同， 但共同之处是： 企业管理层应当盘点评估企业自身所处的现状， 调整优化企业的发展路径，拥抱新兴科技特别是人工智能技术增强的自身竞争优势。

那么，企业该如何适应并拥抱他们的人工智能之旅？ 我们结合研究和实践，总结出系统性的方法来应对这个挑战。

首先，我们评估企业的应用AI能力，识别企业使用AI可能受益的领域，这一步骤帮助企业：

大语言模型(LLM)智能体(Agents)人工智能系统，它使用 LLM 在上下文中以复杂的方式理解和生成人类语言。 LLM Agent 不仅仅是简单的文本生成，还可以保持对话的主线，回忆之前的陈述，并用不同的语气和风格相应地调整他们的反应。

LLM Agents 的功能使其对于解决问题、内容创建、对话和语言翻译等复杂任务非常有用。 因此，它们可用于客户服务、文案写作、数据分析、教育、医疗保健等领域。 这对企业业务有好处，如营销内容、客户服务助理等。

在当今的商业环境中，业务决策通常必须在充满不确定性的环境中做出。 常见的例子有：

商业预测涉及预测工具和技术，以帮助企业预测某些发展，例如收入、销售和增长。 通过分析、数据、洞察和经验，业务预测为组织提供可用来改进决策的信息。

商业预测往往是基于历史上的时间序列数据，使用统计和建模分析时间序列数据以做出预测并为战略决策提供信息的过程。它涉及通过历史分析建立模型，并使用它们进行观察并推动未来的决策， 在商业上有广泛的应用，例如销售预测，价格预测等等。 传统上需要有专门技能的人员，使用专用的工具才能应用起来，因此往往在大型企业才能使用。

企业机构搭建私有专属的大模型可以实现在线大模型难以提供的功能：

以大语言模型(LLM)为代表的生成式人工智能(Gen-AI)，标志着人工智能的变革性飞跃，尽快它还不够完美，但可以通过微调等手段获得适合的不同行业的，具有实用性的生成式人工智能解决方案。

无论您是希望通过个性化内容提高准确度，还是想通过人工智能生成的广告和创意内容优化您的营销工作，我们的生成式人工智能服务都可以为您提供帮助。