Искусственный интеллект (ИИ) в бизнесе активно развивается, и популярные чат-боты, такие как ChatGPT и Gemini, занимают свои места в индустрии. Однако компании, занимающиеся продажей и покупкой технологий ИИ, нацелены на продвижение использования ИИ в корпоративном секторе за его начальные этапы. Недавние достижения в этой области провайдерами ИИ отражают этот подход, поскольку они представляют обновления, ориентированные на бизнес, и инновационные модели ИИ для обработки больших текстовых данных.
Компания Cohere, сосредоточенная на корпоративном секторе, представила передовую модель обработки языка (LLM) под названием R+. Разработанный для Microsoft Azure и Oracle, это новое решение нацелено на улучшение точности и релевантности LLM и предоставляет поддержку для 10 языков. С другой стороны, OpenAI расширила свои возможности, позволяя компаниям настраивать и кастомизировать модели ИИ. Кроме того, Amazon дополнил свои средства для корпоративного сектора, интегрировав модели ИИ от Mistral, французской фирмы.
Тем не менее, новое исследование, проведенное стартапом Writer AI, в котором оцениваются разработки ИИ-решений для корпоративного сектора, выявило некоторые проблемы и опасения. По данным опроса, лишь 17% из 500 исполнительных директоров, участвовавших в опросе, сообщили об успешности применения своих собственных генеративных инструментов искусственного интеллекта, в то время как 61% столкнулись с проблемами точности. Вопреки тому, что эти результаты могут показаться благоприятными для компании, предоставляющей частные решения ИИ для предприятий, они также способствуют текущему обсуждению о том, следует ли компаниям разрабатывать собственные инструменты ИИ или использовать технологии извне.
**FAQs**
1. Что такое генеративный ИИ?
Генеративный ИИ — это раздел искусственного интеллекта, связанный с созданием искусственных данных или контента, таких как текст, изображения или видео, при помощи модели ИИ.
2. Что такое языковые модели (LLM)?
Языковые модели (LLM) — это модели ИИ, специально разработанные для анализа и понимания человеческого языка. Они могут генерировать текст или предоставлять аналитические выводы на основе естественного языка.
3. Как работает настройка моделей ИИ?
Настройка моделей ИИ заключается в модификации предварительно обученных моделей для улучшения их работы в конкретных задачах или контекстах. Этот процесс позволяет компаниям настраивать модели в соответствии с их уникальными требованиями.
В стремлении интегрировать ИИ в корпоративные операции компании должны найти баланс между защитой конфиденциальной информации и исследованием потенциала моделей ИИ. Неврин Сингх, основатель и генеральный директор Credo AI, платформы управления ИИ, подчеркивает необходимость осторожности. Она предлагает компаниям тестировать ИИ-системы в контролируемых условиях, чтобы снизить риски, связанные с неизученными областями, такими как токсичность, галлюцинации, утечка интеллектуальной собственности и другие возникающие вызовы. Сингх отмечает: «Мы должны отдать предпочтение пониманию и прозрачности в этих системах. Без всестороннего понимания их работы и реакции мы рискуем столкнуться с неизвестными последствиями.»
Другая значительная проблема, препятствующая внедрению ИИ высокого уровня в предприятиях, — опасения, касающиеся точности и безопасности данных. Исследование Writer AI показало, что 95% респондентов считают необходимыми дополнительные меры по безопасности, в то время как 94% выразили опасения по поводу защиты данных.
Джон Рус, глобальный технический директор Dell, проводит параллель между большими языковыми моделями и поисковыми системами. Он предлагает, что опираться исключительно на общедоступные модели ИИ может привести предприятия к потере существенного конкурентного преимущества путем компрометации своих данных. Рус отмечает: «Общедоступные большие языковые модели напоминают поисковые системы тем, что они обладают несколькими функциональностями. Однако предприятия теряют значительный преимущественный край в том случае, если они передают свои данные этим общедоступным моделям ИИ.»
Источник: example.com
The source of the article is from the blog dk1250.com