AI революціонізував світ, як ми його знаємо, і на чолі цієї технологічної революції – ChatGPT, потужний інструмент, який приніс широку свідомість і прискорив прийняття AI. Однак, у AI є багато більше, ніж просто генеративний AI та великі мовні моделі. Давайте дослідимо різні шляхи, якими AI може принести користь бізнесу.
Генеративний AI, який працює на основі LLM, таких як ChatGPT, знаходиться на передовій технологій. Він може перетворювати початкові дані на новий матеріал і виявляється корисним для працівників знань, творчих особистостей і бізнес-операцій. Однак, він також має недоліки, такі як непередбачувані результати та іноді фабрикація інформації.
Deep learning AI, хоча схожий за нейронною мережею на генеративний AI, спрямований на надання розумних застосувань для перекладу, розпізнавання мови на текст, моніторингу кібербезпеки та автоматизації. Він витягує значення з неструктурованих даних, але не має генеративних можливостей ChatGPT. Крім того, його модельна поведінка іноді може бути складно пояснити, тому він є своєрідною “чорною скринькою”.
З іншого боку, класичне машинне навчання, зі своїми алгоритмічними і статистичними методами, є основою розпізнавання шаблонів, бізнес-інтелекту і прийняття рішень на основі правил. Воно відмінно справляється з класифікацією, виявленням закономірностей та передбаченням результатів на основі менших наборів даних. Однак, точність його може бути нижчою порівняно з іншими підходами до AI, і воно не добре підходить для роботи з неструктурованими даними.
Тепер розглянемо п’ять різних способів застосування AI, від найпростішого до найбільш складного:
1. Використовуйте можливості AI, вже вбудовані в програми, які ви використовуєте наразі. Основні постачальники програмного забезпечення, такі як Adobe, Microsoft та Salesforce, інтегрують AI у свої інструменти, пропонуючи вигідне рішення з економією коштів.
2. Приймайте платформи AI-як-Сервісу, які надають спеціалізовані AI-рішення для конкретних галузей або завдань. Ці платформи пропонують зручність плати-по-запиту, що може швидко масштабуватися.
3. Створіть спеціалізований робочий процес, отримавши доступ до висококласного генеративного AI через API. Це дозволяє інтегрувати послуги AI у власні програми та сервіси.
4. Перетренуйте та налаштуйте існуючі моделі за конкретними наборами даних, щоб створити менші, вдосконалені моделі, які економічно вигідні та дають точні результати.
5. Хоча навчання власної великої мовної моделі може бути недосяжним для більшості організацій через величезні витрати та часові обмеження, використання публічно доступних власних або відкритих моделей все одно може принести значні переваги.
При виборі відповідної інфраструктури для AI важливо враховувати такі фактори, як тип AI, застосування та його споживання. Відповідність завдань AI з відповідними апаратними засобами та моделями покращує ефективність і зменшує вимоги до обчислювальної потужності.
У кінцевому підсумку успіх реалізації AI залежить від правильних виборів. Розуміння того, який підхід AI найбільше відповідає вашим потребам, відповідність моделей конкретним застосуванням і розумне використання обчислювальних ресурсів є також важливими факторами в процесі ефективної інтеграції AI в вашу підприємство.
Про Intel:
Intel відіграє важливу роль у прискоренні застосувань AI з наданням апаратного і програмного забезпечення.
Про Dell:
Dell Technologies пропонує комплексну набір професійних послуг та інноваційних технологій для прискорення вашого шляху AI від можливості до успіху. З великою мережею партнерів, Dell забезпечує підтримку, необхідну для ефективної інтеграції AI рішень.
FAQ:
1. Що таке ChatGPT?
ChatGPT – це потужний інструмент, що працює на основі генеративного AI та великих мовних моделей. Він може перетворювати початкові дані на новий матеріал і є корисним для працівників знань, творчих особистостей і бізнес-операцій.
2. Які недоліки генеративного AI?
Генеративний AI, такий як ChatGPT, може давати непередбачувані результати і іноді фабрикувати інформацію.
3. Що таке deep learning AI?
Deep learning AI спрямований на надання розумних застосувань для перекладу, розпізнавання мови на текст, моніторингу кібербезпеки та автоматизації. Він витягує значення з неструктурованих даних, але не має генеративних можливостей ChatGPT.
4. Які переваги класичного машинного навчання?
Класичне машинне навчання, зі своїми алгоритмічними і статистичними методами, відмінно справляється з класифікацією, виявленням закономірностей та передбаченням результатів на основі менших наборів даних. Воно є основою розпізнавання шаблонів, бізнес-інтелекту та прийняття рішень на основі правил.
5. Які п’ять різних способів застосування AI, від найпростішого до найбільш складного?
– Використовуйте можливості AI, вже вбудовані в ваших поточних програмах.
– Приймайте платформи AI-як-Сервісу, що надають спеціалізовані AI-рішення.
– Створіть спеціалізований робочий процес, отримавши доступ до висококласного генеративного AI через API.
– Перетренуйте та налаштуйте існуючі моделі за допомогою конкретних наборів даних.
– Використовуйте доступні пропрієтарні або відкриті моделі.
6. Які фактори повинні бути враховані під час вибору відповідної інфраструктури для AI?
Фактори, такі як тип AI, застосування і споживання, відіграють важливу роль. Відповідність завдань AI з відповідним апаратним забезпеченням і моделями поліпшує ефективні
The source of the article is from the blog jomfruland.net