AI har revolutioneret verden, som vi kender den, og helt i front af denne teknologiske revolution er ChatGPT – et kraftfuldt værktøj, der har skabt bred opmærksomhed og fremskyndet adoptionen af AI. Men der er mere til AI end bare generativ AI og store sprogmodeller. Lad os udforske de forskellige veje, som AI kan tage for at levere forretningsværdi.
Generativ AI, drevet af LLM’er som ChatGPT, er på teknologiens skæregrænse. Det kan omdanne opgaver til nyt materiale og har vist sig værdifuld for vidensarbejdere, kreative og forretningsprocesser. Men det har også sine ulemper, da det kan producere uforudsigelige resultater og nogle gange opfinde information.
Deep learning AI, selvom den har en arkitektur i neural netværk, der ligner generativ AI, fokuserer på at levere intelligente applikationer til oversættelse, tale-til-tekst, overvågning af cybersikkerhed og automatisering. Den udvinder mening fra strukturerede data, men mangler de generative evner, som ChatGPT har. Derudover kan dens adfærd sommetider være svær at forklare, hvilket gør den til en slags sort boks.
På den anden side er klassisk maskinlæring med dens algoritmiske og statistiske metoder rygraden i mønstergenkendelse, forretningsintelligence og regelbaseret beslutningstagning. Den excellerer i klassifikation, identifikation af mønstre og forudsigelse af resultater fra mindre datasæt. Dog kan dens nøjagtighed være lavere sammenlignet med andre AI-tilgange, og den er ikke velegnet til håndtering af ukonstruerede data.
Lad os nu udforske fem forskellige måder at sætte AI i arbejde på, rangeret fra nemmeste til mest udfordrende:
1. Udnyt AI-funktionerne, der allerede er integreret i de applikationer, du bruger i øjeblikket. Større softwareleverandører som Adobe, Microsoft og Salesforce integrerer AI i deres værktøjer og tilbyder en omkostningseffektiv løsning.
2. Omfavne AI-as-a-Service-platforme, der leverer specialiserede AI-løsninger til specifikke brancher eller opgaver. Disse platforme tilbyder bekvemmeligheden ved løsninger, hvor du kun betaler for det, du bruger, og som kan skaleres hurtigt.
3. Byg en skræddersyet arbejdsgang ved at få adgang til verdensklasse generativ AI gennem en API. Dette giver dig mulighed for at integrere AI-tjenester i dine egne applikationer og services.
4. Genoptræn og finjuster eksisterende modeller på specifikke datasæt for at oprette mindre og forfinede modeller, der er omkostningseffektive og giver nøjagtige resultater.
5. Selvom det ikke er realistisk for de fleste organisationer at træne deres egen store sprogmodel på grund af de enorme omkostninger og den tid, det kræver, kan udnyttelse af offentligt tilgængelige proprietære eller open-source modeller stadig give betydelige fordele.
Når det kommer til at vælge den rigtige infrastruktur til AI, spiller faktorer som AI-typen, applikationen og hvordan den vil blive anvendt en afgørende rolle. Ved at matche AI-arbejdsbelastninger med passende hardware og modeller forbedrer man effektiviteten og reducerer kravene til databehandlingskraft.
I sidste ende ligger succesen ved implementeringen af AI i at træffe de rigtige valg. Forstå, hvilken AI-tilgang der bedst matcher dine behov, match modeller til specifikke applikationer og anvend databehandlingsressourcer klogt. Start småt, fejr sejre og søg støtte fra open-source-communities og teknologivirksomheder er også nøglefaktorer i rejsen mod en effektiv integration af AI i din virksomhed.
Om Intel:
Intel spiller en afgørende rolle i at fremskynde AI-applikationer med sine hardware- og softwareløsninger. Disse løsninger driver AI-træning, inferens og applikationer på forskellige platforme.
Om Dell:
Dell Technologies tilbyder en omfattende pakke af professionelle services og innovative teknologier for at fremskynde din AI-rejse fra mulighed til bevist succes. Med et omfattende netværk af partnere leverer Dell den nødvendige support til at integrere AI-løsninger effektivt.
FAQ:
1. Hvad er ChatGPT?
ChatGPT er et kraftfuldt værktøj, der er drevet af generativ AI og store sprogmodeller. Det kan omdanne opgaver til nyt materiale og har vist sig værdifuld for vidensarbejdere, kreative og forretningsprocesser.
2. Hvad er ulemperne ved generativ AI?
Generativ AI, som ChatGPT, kan producere uforudsigelige resultater og nogle gange opfinde information.
3. Hvad er dyb læring AI?
Dyb læring AI fokuserer på at levere intelligente applikationer til oversættelse, tale-til-tekst, overvågning af cybersikkerhed og automatisering. Den udvinder mening fra strukturerede data, men mangler de generative evner, som ChatGPT har.
4. Hvad er fordelene ved klassisk maskinlæring?
Klassisk maskinlæring, med sine algoritmiske og statistiske metoder, excellerer i klassifikation, identifikation af mønstre og forudsigelse af resultater fra mindre datasæt. Den er rygraden i mønstergenkendelse, forretningsintelligence og regelbaseret beslutningstagning.
5. Hvad er de fem forskellige måder at sætte AI i arbejde på, rangeret fra nemmeste til mest udfordrende?
– Udnyt AI-funktionaliteten i dine nuværende applikationer.
– Omfavne AI-as-a-Service-platforme, der leverer specialiserede AI-løsninger.
– Byg en skræddersyet arbejdsgang ved at få adgang til verdensklasse generativ AI gennem en API.
– Genoptræn og finjuster eksisterende modeller på specifikke datasæt.
– Udnyt offentligt tilgængelige proprietære eller open-source modeller.
6. Hvilke faktorer skal overvejes, når man vælger den rette infrastruktur til AI?
Faktorer som AI-typen, applikationen og hvordan den vil blive anvendt, spiller en afgørende rolle. Ved at matche AI-arbejdsbelastninger med passende hardware og modeller forbedrer man effektiviteten og reducerer kravene til databehandlingskraft.
Nøgleord:
– AI: Kunstig intelligens
– LLM’er: Store Sprogmodeller
– API: Application Programming Interface
Relaterede Links:
– Intel AI
– Dell AI
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar