AI har revolusjonert verden slik vi kjenner den, og i spissen for denne teknologiske revolusjonen er ChatGPT – et kraftig verktøy som har økt bevisstheten og fremskyndet adopsjonen av AI. Imidlertid er AI mer enn bare generativ AI og store språkmodeller. La oss utforske de ulike veiene AI kan ta for å levere forretningsverdi.
Generativ AI, drevet av LLM-er som ChatGPT, er på teknologiens skjærende kant. Det kan omforme instruksjoner til nytt materiale og har vist seg verdifullt for kunnskapsarbeidere, kreative og forretningsdrift. Imidlertid har det også sine ulemper, da det kan produsere uforutsigbare resultater og noen ganger fabrikere informasjon.
Dyp læring AI, selv om det har en lignende nevralnettarkitektur som generativ AI, fokuserer på å tilby smarte applikasjoner for oversettelse, tale-til-tekst, overvåking av cybersikkerhet og automatisering. Den henter meningen fra ustrukturerte data, men mangler de generative evnene til ChatGPT. I tillegg kan atferden til modellen noen ganger være vanskelig å forklare, noe som gjør den til en slags svart boks.
På den annen side er klassisk maskinlæring, med sine algoritmiske og statistiske metoder, ryggraden i mønstergjenkjenning, forretningsinnsikt og regelbasert beslutningstaking. Den er dyktig til klassifisering, identifisering av mønstre og forutsi resultater fra mindre datamengder. Imidlertid kan nøyaktigheten være lavere sammenlignet med andre AI-tilnærminger, og den er ikke egnet for håndtering av ustrukturerte data.
La oss nå utforske fem forskjellige måter å bruke AI på, rangert fra enklest til mest utfordrende:
1. Utvid bruken av AI-funksjonaliteten som allerede er innebygd i programmene du bruker i dag. Store programvareleverandører som Adobe, Microsoft og Salesforce integrerer AI i verktøyene sine og tilbyr en kostnadseffektiv løsning.
2. Omfavne AI som en tjeneste-plattformer som tilbyr spesialiserte AI-løsninger for spesifikke bransjer eller oppgaver. Disse plattformene tilbyr bekvemmeligheten av betal-etter-behov-alternativer som kan skaleres raskt.
3. Bygg en tilpasset arbeidsflyt ved å få tilgang til verdensledende generativ AI gjennom et API. Dette gjør det mulig å integrere AI-tjenester i egne applikasjoner og tjenester.
4. Omskol og finjuster eksisterende modeller på spesifikke datasett for å lage mindre, raffinerte modeller som er kostnadseffektive og gir nøyaktige resultater.
5. Selv om det å trene opp din egen store språkmodell kanskje ikke er gjennomførbart for de fleste organisasjoner på grunn av de enorme kostnadene og den tiden det krever, kan utnyttelse av offentlig tilgjengelige proprietære eller åpen kildekode-modeller likevel gi betydelige fordeler.
Når det gjelder valg av riktig infrastruktur for AI, spiller faktorer som typen AI, applikasjonen og hvordan den vil bli brukt, en avgjørende rolle. Å matche AI-arbeidsbelastninger med egnet maskinvare og modeller forbedrer effektiviteten og reduserer kravene til regnekraft.
Til syvende og sist ligger suksessen med AI-implementering i å treffe riktige valg. Forstå hvilken AI-tilnærming som passer best for dine behov, match modeller til spesifikke applikasjoner og bruk databehandlingsressurser klokt. Å starte i det små, feire suksesser og søke støtte fra åpen kildekode-fellesskap og teknologiselskaper er også avgjørende faktorer på veien mot en effektiv integrering av AI i bedriften din.
Om Intel:
Intel spiller en viktig rolle i å fremskynde AI-applikasjoner med sine maskinvare- og programvareløsninger. Disse løsningene driver opplæring, slutning og applikasjoner for AI på ulike plattformer.
Om Dell:
Dell Technologies tilbyr en omfattende pakke med profesjonelle tjenester og innovative teknologier for å fremskynde din AI-reise fra mulighet til bevist suksess. Med et omfattende nettverk av partnere gir Dell den støtten som er nødvendig for å integrere AI-løsninger på en effektiv måte.
FAQ:
1. Hva er ChatGPT?
ChatGPT er et kraftig verktøy drevet av generativ AI og store språkmodeller. Det kan omforme instruksjoner til nytt materiale og har vist seg verdifullt for kunnskapsarbeidere, kreative og forretningsdrift.
2. Hva er ulempene ved generativ AI?
Generativ AI, som ChatGPT, kan produsere uforutsigbare resultater og noen ganger fabrikere informasjon.
3. Hva er dyp læring AI?
Dyp læring AI fokuserer på å tilby smarte applikasjoner for oversettelse, tale-til-tekst, overvåking av cybersikkerhet og automatisering. Den henter meningen fra ustrukturerte data, men mangler de generative evnene til ChatGPT.
4. Hva er fordelene med klassisk maskinlæring?
Klassisk maskinlæring, med sine algoritmiske og statistiske metoder, er dyktig til klassifisering, identifisering av mønstre og forutsi resultater fra mindre datasett. Det er ryggraden i mønstergjenkjenning, forretningsinnsikt og regelbasert beslutningstaking.
5. Hva er de fem forskjellige måtene å bruke AI på, rangert fra enklest til mest utfordrende?
– Bruk AI-funksjonaliteten som allerede er innebygd i dine nåværende applikasjoner.
– Omfavne AI-som-en-tjeneste-plattformer som tilbyr spesialiserte AI-løsninger.
– Bygg en tilpasset arbeidsflyt ved å få tilgang til verdensledende generativ AI gjennom et API.
– Omskol og finjuster eksisterende modeller på spesifikke datasett.
– Utnytt offentlig tilgjengelige proprietære eller åpen kildekode-modeller.
6. Hvilke faktorer bør vurderes når man velger riktig infrastruktur for AI?
Faktorer som typen AI, applikasjonen og hvordan den vil bli brukt, spiller en avgjørende rolle. Å matche AI-arbeidsbelastninger med egnet maskinvare og modeller forbedrer effektiviteten og reduserer kravene til regnekraft.
Nøkkelbegreper:
– AI: Kunstig intelligens
– LLM: Stor språkmodell
– API: Applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt
Relaterte lenker:
– Intel AI
– Dell AI
The source of the article is from the blog rugbynews.at