ИИ перевернул наш мир, и во главе этой технологической революции находится ChatGPT — мощный инструмент, который привлек внимание и ускорил принятие ИИ. Однако ИИ — это не только генеративный ИИ и большие языковые модели. Давайте рассмотрим различные пути, которые ИИ может пройти для достижения бизнес-ценности.
Генеративный ИИ, основанный на больших языковых моделях, таких как ChatGPT, находится на передовой технологий. Он может превращать запросы в новый материал и доказал свою ценность для работников знаний, творческих людей и операций бизнеса. Однако у него также есть свои недостатки, так как он может порождать непредсказуемые результаты и иногда фабриковать информацию.
Глубокий обучающийся ИИ, хотя и имеет схожую архитектуру нейронной сети с генеративным ИИ, фокусируется на предоставлении умных приложений для перевода, речи в текст, мониторинга кибербезопасности и автоматизации. Он извлекает смысл из неструктурированных данных, но лишен генеративных возможностей ChatGPT. Кроме того, его поведение модели иногда может быть сложно объяснить, что делает его некой «черной коробкой».
С другой стороны, классическое машинное обучение с его алгоритмическими и статистическими методами является основой распознавания образов, бизнес-интеллекта и принятия решений на основе правил. Оно отлично справляется с классификацией, определением образов и прогнозированием результатов на основе меньших наборов данных. Однако его точность может быть ниже по сравнению с другими методами ИИ, и оно не очень подходит для работы с неструктурированными данными.
Теперь рассмотрим пять различных способов использования ИИ, классифицируя их от самых простых до самых сложных:
1. Использование возможностей ИИ, уже встроенных в приложения, которыми вы пользуетесь. Крупные поставщики программного обеспечения, такие как Adobe, Microsoft и Salesforce, интегрируют ИИ в свои инструменты, предлагая эффективное решение по доступной цене.
2. Использование платформ ИИ как услуги, которые предоставляют специализированные решения ИИ для конкретных отраслей или задач. Эти платформы предлагают удобство оплаты по мере использования и могут масштабироваться быстро.
3. Создание пользовательского рабочего процесса путем использования передового генеративного ИИ через API. Это позволяет интегрировать ИИ-сервисы в собственные приложения и сервисы.
4. Переобучение и точная настройка существующих моделей на конкретных наборах данных для создания более маленьких, уточненных моделей, которые эффективны по стоимости и дают точные результаты.
5. Хотя обучение собственной большой языковой модели может быть непосильной задачей для большинства организаций из-за огромных затрат и времени, использование доступных публичных собственных или открытых моделей все равно может принести значительные преимущества.
При выборе подходящей инфраструктуры для ИИ следует учитывать такие факторы, как тип ИИ, приложение и способ его использования. Соответствие нагрузок ИИ подходящим аппаратному обеспечению и моделям повышает эффективность и снижает требования к вычислительной мощности.
В конечном счете успех реализации ИИ зависит от правильных выборов. Понимание того, какой подход ИИ наилучшим образом соответствует вашим потребностям, соответствие моделей конкретным приложениям и разумное использование вычислительных ресурсов. Начинайте с малого, радуйтесь успешным результатам и ищите поддержку у сообществ с открытым исходным кодом и технологических компаний — все это ключевые факторы в пути к эффективной интеграции ИИ в ваш бизнес.
О Intel:
Компания Intel играет важную роль в ускорении применения ИИ с помощью своих аппаратных и программных решений. Эти решения обеспечивают обучение ИИ, выводы и приложения на различных платформах.
О Dell:
Dell Technologies предлагает комплексные профессиональные услуги и инновационные технологии, ускоряющие ваш путь ИИ от возможности к доказанному успеху. С обширной сетью партнеров Dell обеспечивает необходимую поддержку для эффективной интеграции ИИ-решений.
FAQ:
1. Что такое ChatGPT?
ChatGPT — это мощный инструмент на базе генеративного ИИ и больших языковых моделей. Он может превращать запросы в новый материал и доказал свою ценность для работников знаний, творческих людей и операций бизнеса.
2. Какие недостатки у генеративного ИИ?
Генеративный ИИ, как ChatGPT, может порождать непредсказуемые результаты и иногда фабриковать информацию.
3. Что такое глубокий обучающийся ИИ?
Глубокий обучающийся ИИ фокусируется на предоставлении умных приложений для перевода, речи в текст, мониторинга кибербезопасности и автоматизации. Он извлекает смысл из неструктурированных данных, но не обладает генеративными возможностями ChatGPT.
4. Каковы преимущества классического машинного обучения?
Классическое машинное обучение с его алгоритмическими и статистическими методами отлично справляется с классификацией, определением образов и прогнозированием результатов на основе меньших наборов данных. Оно является основой распознавания образов, бизнес-интеллекта и принятия решений на основе правил.
5. Какие есть пять различных способов использования ИИ, отсортированных от самых простых до самых сложных?
— Использование возможностей ИИ, встроенных в ваши текущие приложения.
— Использование платформ ИИ как услуги, которые предлагают специализированные решения ИИ.
— Создание пользовательского рабочего процесса с помощью передового генеративного ИИ через API.
— Переобучение и точная настройка существующих моделей на конкретных наборах данных.
— Использование доступных публичных собственных или открытых моделей.
6. Какие факторы следует учитывать при выборе подходящей инфраструктуры для ИИ?
Факторы, такие как тип ИИ, приложение и способ его использования, играют важную роль. Соответствие рабочих нагрузок ИИ подходящим аппаратному обеспечению и моделям повышает эффективность и снижает требования к вычислительной мощности.
Ключевые термины:
— ИИ: искусственный интеллект
— LLMs: большие языковые модели
— API: интерфейс программирования приложений
Связанные ссылки:
— ИИ от Intel
— ИИ от Dell
The source of the article is from the blog japan-pc.jp