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想听听大家对这对企业中MLops团队意味着什么的看法。你预计这些团队会有什么反应？除了现在有能力进行微调之外，格局发生了哪些重大变化？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于3.1版本对财富500强企业及其MLops团队的影响。参与者们探讨了企业是否应继续使用OpenAI的服务，还是转向自建硬件或使用其他云服务来运行模型。讨论中涉及了数据隐私、安全性、成本效益以及云服务提供商的可靠性等多个方面。主要观点包括企业现在无需在数据隐私和模型性能之间做出选择，预计企业会逐渐从OpenAI API转向自建硬件或私有云服务，以及使用私有云服务与OpenAI API在数据安全/所有权方面的差异。此外，讨论还涉及了企业对Azure的信任超过了自建ML Ops团队的麻烦和成本，以及云服务提供商在隐私保护和数据安全方面的优势。

主要观点

  1. 👍 企业现在无需在数据隐私和模型性能之间做出选择
    • 支持理由：3.1版本通过多个云环境和服务提供商变得可用，如AWS Bedrock，提供了更多的选择和灵活性。
    • 反对声音：OpenAI尚未获得FedRamp授权，这限制了其在某些组织中的使用。
  2. 🔥 预计企业会逐渐从OpenAI API转向自建硬件或私有云服务
    • 正方观点：使用私有云服务可以提供更高级的安全保障和成本效益。
    • 反方观点：大多数企业不太可能自建硬件，而是继续依赖大型云服务提供商。
  3. 💡 使用私有云服务与OpenAI API在数据安全/所有权方面的差异
    • 解释：云服务提供商通常有更严格的隐私条款和更长的运营历史，增加了信任度。
  4. 👀 数据隐私问题在政府、医疗和军事领域之外的企业中并不严重
    • 解释：大多数企业对数据隐私的关注程度较低，更关注成本和性能。
  5. 🚀 企业对Azure的信任超过了自建ML Ops团队的麻烦和成本
    • 解释：Microsoft提供Azure OpenAI服务，确保数据不与OpenAI共享，增加了企业的信任。

金句与有趣评论

  1. “😂 uwu2420：In the past there were businesses who had to make the choice “I don’t want to give my data to OpenAI, but not having the top of the line GPT might put at my business at a disadvantage.””
    • 亮点：反映了企业在数据隐私和模型性能之间的两难选择。
  2. “🤔 FullOf_Bad_Ideas：No need to trust OpenAI.”
    • 亮点：强调了企业对OpenAI的信任问题。
  3. “👀 psilent：Salesforce has been running a ton of ads for their ai that heavily imply OpenAI is stealing your data.”
    • 亮点：指出了市场对OpenAI数据安全性的担忧。
  4. “😎 cyan2k：The whole azure package is just too good.”
    • 亮点：赞扬了Azure服务的全面性和优势。
  5. “🚀 Independent_Key1940：People don’t trust OAI but they trust Azure. And that makes all the difference.”
    • 亮点：强调了Azure在企业信任中的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于企业是否应继续使用OpenAI的服务还是转向自建硬件或私有云服务。支持转向自建硬件或私有云服务的观点主要基于数据隐私和安全性的考虑，而支持继续使用OpenAI服务的观点则强调了成本效益和现有服务的可靠性。可能的原因包括企业对数据隐私的重视程度、对新兴技术提供商的信任问题，以及对成本效益的考量。

趋势与预测

  • 新兴话题：企业对开源模型的接受度和使用情况可能会成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：企业对数据隐私和安全性的重视可能会推动更多企业转向自建硬件或使用私有云服务，从而影响云服务提供商的市场策略和产品开发方向。