Возникновение генеративного искусственного интеллекта и необходимость управления
Пришло время для бизнесов задуматься о формировании управленческой структуры для своих генеративных искусственных интеллектуальных приложений.
По мере роста количества больших языковых моделей, предприятия должны принять управление искусственным интеллектом.
📷 Абстрактные кубы, представляющие модели искусственного интеллекта
С быстрым ростом и диверсификацией больших языковых моделей (LLM) на рынке, бизнесы теперь вынуждены устанавливать прочную систему управления, чтобы эффективно управлять своими генеративными приложениями искусственного интеллекта (AI). Поскольку все больше организаций интегрируют платные и открытые LLM от третьих сторон, включая популярные модели, такие как ChatGPT от OpenAI, Claude от Anthropic, Llama от Meta и встроенные инструменты AI, такие как Salesforce Einstein GPT, становится важным сбалансировать их использование с разработкой собственных моделей AI. Это включает использование как универсальных, так и специализированных LLM для выполнения различных приложений AI наряду с ключевыми процессами, политиками и деловыми правилами.
Для реализации такого комплексного подхода также необходима обработка структурированных и неструктурированных данных, последний тип ожидается удвоиться по мере принятия компаниями генеративного AI для более богатого разговорного опыта. Внедрение петель обратной связи и анализ ответов и поведения пользователей помогает бизнесам настраивать свои генеративные AI-системы, обеспечивая безопасность и эффективность.
Необходимость архитектуры генеративных AI-приложений
Чтобы управлять использованием инструментов генеративного искусственного интеллекта и повысить их эффективность, организациям следует разработать архитектуру генеративных AI-приложений, которая обеспечивает надежное управление входными данными и гарантирует соответствие откликов системы утвержденным правилам. Эта архитектура выступает как связующая ткань, организующая запросы и получение результатов, управляя входными и выходными шлюзами.
Однако реализация управления AI не обходится без сложностей, и бизнесам может потребоваться терпение, прежде чем появятся осязаемые результаты. Согласно прогнозу Forrester, трансформационное воздействие генеративного AI ожидается в только 30% компаний Азиатско-Тихоокеанского региона в следующем году. Ключевые проблемы, связанные с управлением данными, их качеством и инфраструктурой, должны быть решены для полной реализации потенциала этой технологии.
- Исследование 50 штатов Америки с помощью генеративного искусственно...
- Сингапур возглавляет инициативу по разработке многомодальной языков...
- Вычисление фальшивых новостей об ИИ Можете ли вы отличить настоящую...
Путь к успешному внедрению: заполнение пробелов
Для преодоления преград, связанных с управлением генеративным AI, поставщики услуг инвестируют в изменение своих операционных моделей и предоставление новых и улучшенных услуг. Это включает расширение партнерств в отрасли, создание AI-студий и платформ сравнения моделей, а также продвижение инноваций в ценообразовании и коммерческой модели. Следовательно, компании могут рассчитывать на лучшие модели ценообразования, которые соответствуют результатам и затратам, способствуя развитию структуры ценообразования на основе решений.
Исследование применений и будущих возможностей
Генеративный AI готов привнести существенные изменения в различные отрасли, позволяя значительно повысить производительность сотрудников, разработку и тестирование программного обеспечения, а также самообслуживание данных и аналитику. Он считается самым значительным технологическим прорывом за последние четыре десятилетия, следуя ранее изменяющим игровые правила разработкам, таким как облачные вычисления, мобильный интернет и персональные компьютеры.
Поскольку генеративный AI продолжает развиваться, предполагается, что “статические” веб-сайты в конечном итоге устареют, уступив место динамическим системам, управляемым генеративным AI. Веб-сайты превратятся в отзывчивые платформы, предоставляющие пользовательские и постоянно обновляемые ответы на основе запросов пользователей, революционизируя способ доступа к информации и уменьшая важность традиционного поиска.
Дорога вперед: оценка вариантов и интеграции
Хотя эти изменения будут происходить постепенно, бизнесы должны быть активными при оценке возможностей и выборе наиболее подходящих моделей LLM для достижения желаемых результатов. Кроме того, с расширением рынка генеративного AI, ожидается, что все больше предприятий будут интегрировать возможности генеративного AI в свои существующие приложения для клиентов без дополнительных затрат.
Более того, истинная ценность генеративного AI заключается не в самом уровне LLM, а в его успешной интеграции в программное обеспечение. Производители программного обеспечения должны воспользоваться возможностью интегрировать функции генеративного AI в свои продукты, создавая среду, где генеративный AI становится неотъемлемой частью работы сотрудников. Путем снижения стоимости и увеличения доступности этой технологии бизнесы могут полностью раскрыть ее потенциал.
📷 Прогнозы Forrester на 2024 год 📷
Чтобы получить более глубокое понимание последствий и потенциала генеративного AI, изучите следующие ресурсы:
- 3 способа выбрать лучшего партнера для вашего бизнеса в сфере AI – Узнайте, как выбрать идеального партнера по AI для вашей организации.
- New York Times хочет, чтобы OpenAI и Microsoft оплачивали обучающие данные – Исследуйте текущий дискурс, связанный с моделями AI и данными для обучения.
- Да, купите этот робот-пылесос Roomba за $1000 – Важные функции – Изучите ключевые функции при приобретении бытовой техники, основанной на AI.
- Генеративный AI превзойдет то, что способен делать ChatGPT. Здесь все о прогрессах этой технологии – Откройте знания о невероятных достижениях, которые обеспечивают развитие генеративного AI.
- Новая исследовательская инициатива нацелена на создание крупной языковой AI-модели в Юго-Восточной Азии – Ознакомьтесь с текущими усилиями по
Мы надеемся, что вы найдете этот руководитель информативным и занимательным. Не стесняйтесь делиться им с друзьями и коллегами в социальных сетях, и продолжайте исследовать захватывающий мир компьютерных технологий и программирования!
🤖 Счастливого кодирования!
