Dirbtinis intelektas (DI) radikaliai permainė pasaulį, kaip jį pažįstame, o šios technologinės revoliucijos priekyje yra ChatGPT – galios įrankis, ne tik padėjęs populiarinti DI, bet ir pagreitinusios jo įsisavinimą. Tačiau DI turi daug daugiau nei tik generatyvus DI ir didelių kalbos modelių. Ištirkime skirtingus kelių, kuriuos gali pasirinkti DI, suteikiančius verslo vertę.
Generatyvus DI, paremtas dideliais kalbos modeliais (ChatGPT), yra technologinės pažangos viršūnėje. Jis gali paversti įvestis į naują medžiagą ir jau įrodytas esminis įrankis žinių darbuotojams, kūrėjams ir verslo veiklai. Tačiau jis turi ir savo trūkumų, nes gali duoti neprognozuojamus rezultatus ir kartais sukurti klaidinančią informaciją.
Glybusis mokymasis, nors neuralinių tinklų architektūra panašus į generatyvųjį DI, yra skirtas išmaniesiems sprendimams, vertimui, garso į tekstą, kibernetinio saugumo stebėsenai ir automatizavimui. Jis gali išgauti prasmę iš neapdorotos informacijos, tačiau gliužnio ChatGPT generatyviųjų galimybių neturi. Be to, jo modelio elgesys kartais gali būti sunkiai paaiškinamas, todėl jis yra tam tikra mėlyna dėžė.
Kitu vertus, klasikinis mašininis mokymasis, su savo algoritminiais ir statistiniais metodais, yra šablonų atpažinimo, verslo intelekto ir taisyklių pagrindu priimamų sprendimų pagrindas. Jis yra puikus klasifikavime, modelių paieškoje ir rezultatų prognozavime, remiantis mažesniais duomenų rinkiniais. Tačiau lyginant su kitomis DI priemonėmis, jis gali būti mažiau tikslus ir nepriimtinas netvarkingai sudarytai informacijai.
Dabar ištyrime penkis skirtingus būdus, kaip pritaikyti DI darbui, išvardyti nuo lengviausio iki sudėtingiausio:
1. Naudokite jūsų dabartiniuose naudojamuose programose jau įdiegtas DI galimybes. Stambios programinės įrangos tiekėjai, tokie kaip Adobe, Microsoft ir Salesforce, integruoja DI į savo įrankius, siūlydami ekonomiškai efektyvią sprendimą.
2. Priimkite „DI-kaip-paslauga“ platformas, kurios teikia specializuotas DI sprendimus konkrečioms pramonėms ar užduotims. Šios platformos siūlo „pamaišytą mokėjimą“, pagal kurį galima greitai keisti mastą.
3. Sukurkite tinkamą kompoziciją pasiekdami pasaulinio lygio generatyvųjį DI per API. Tai leidžia integruoti DI paslaugas į savo pačių programines ir paslaugų sistemas.
4. Iš naujo mokykite ir tobulinkite esamus modelius naudojant konkrečius duomenų rinkinius, kad sukurtumėte mažesnius ir rafinuotus modelius, kurie būtų ekonomiški ir duotų tikslų rezultatą.
5. Nors mažoms organizacijoms gali būti neįmanoma apmokyti didelių kalbos modelių dėl didelių kaštų ir reikalingo laiko, pasitelkus viešai prieinamus privatūs ar atviro kodo modelius vis tiek galima gauti reikšmingų naudos.
Pasirinkiant tinkamą infrastruktūrą DI, svarbų vaidmenį vaidina veiksniai, tokie kaip DI tipas, taikymas ir būdas, kuriuo jis bus naudojamas. Sutampantis DI apkrovoms su tinkamais įrenginiais ir modeliais pagerina efektyvumą ir sumažina skaičiavimo galios poreikius.
Visų šiuo įgyvendinantinos DI sėkmė slypi teisingose pasirinkimų. Supraskite, kuris DI požiūris labiausiai tinka jūsų poreikiams, suderinkite modelius su konkrečiomis programomis ir racionaliai panaudokite skaitmeninio skaičiavimo resursus. Mažais žingsniais, džiaugdamiesi sėkme ir ieškodami paramos iš atviro kodo bendruomenių ir technologijų įmonių, integruosite DI į savo įmonę.
Apie Intel:
Intel atlieka svarbų vaidmenį skatinant DI taikymą su savo aparatinės įrangos ir programinės įrangos sprendimais. Šie sprendimai maitina DI mokymą, sprendimų priėmimą ir taikymus įvairiose platformose.
Apie Dell:
Dell Technologies siūlo išsamų paslaugų rinkinį ir inovatyvią technologiją, kuri pagreitins jūsų DI kelionę nuo galimybės iki patvirtinto sėkmės. Su plačia partnerskaita Dell teikia būtiną paramą efektyviam DI sprendimų integravimui.
DUK:
1. Kas yra ChatGPT?
ChatGPT yra galingas įrankis, veikiantis generatyvųjį DI ir didelius kalbos modelius. Jis gali paversti įvestis į naują medžiagą ir jau įrodytas vertingas žinių darbuotojams, kūrėjams ir verslo veiklai.
2. Kokios yra generatyvaus DI trūkumai?
Generatyvus DI, panašiai kaip ir ChatGPT, gali duoti neprognozuojamus rezultatus ir kartais klastoti informaciją.
3. Kas yra glybusis mokymasis DI?
Glybusis mokymasis DI fokusuojasi į išmaniuosius sprendimus, tokius kaip vertimas, garso į tekstą, kibernetinio saugumo stebėsena ir automatizavimas. Jis išgauna prasmę iš neapdorotos informacijos, tačiau jam trūksta ChatGPT generatyviųjų galimybių.
4. Kokios yra klasikinio mašininio mokymosi privalumai?
Klasikinis mašininis mokymasis, su savo algoritminiais ir statistiniais metodais, puikiai tinka klasifikavimui, modelių atpažinimui ir rezultatų prognozavimui pagal mažesnius duomenų rinkinius. Jis yra šablonų atpažinimo, verslo intelekto ir taisyklėmis grindžiamo sprendimų priėmimo pagrindas.
5. Kas yra penki skirtingi būdai pritaikyti DI darbui, išvardyti nuo lengviausio iki sudėtingiausio?
– Naudokite DI galimybes, įdiegtas jūsų dabartinėse programose.
– Priimkite „DI-kaip-paslauga“ platformas, kurios teikia specializuotas DI sprendimus.
– Sukurkite tinkamą kompoziciją, pasiekdami pasaulinio lygio generatyvųjį DI per API.
– Iš naujo mokykite ir tobulinkite esamus modelius konkrečiuose duomenų rinkiniuose.
– Pasinaudokite viešai prieinamais privačiais ar atviro kodo modeliais.
6. Kokie veiksniai turėtų būti svarstomi parenkant tinkamą infrastruktūrą DI?
Svarbų vaidmenį vaidina veiksniai, tokie kaip DI tipas, taikymas ir tai, kaip jis bus naudojamas. Suderinus DI apkrovas su tinkamais įrenginiais ir modeliais pagerinamas efektyvumas ir sumažinami skaičiavimo galios poreikiai.
Pagrindiniai terminai:
– DI: Dirbtinis Intelektas
– LLMs: Didieji Kalbos Modeliai
– API: Programų sąsajos
Susiję nuorodos:
– Intel DI
– Dell DI
The source of the article is from the blog mendozaextremo.com.ar