Изкуствената интелигентност (ИИ) е революционизирала света така, както го познаваме, а на челното място на тази технологична революция се намира ChatGPT – мощен инструмент, който е донесъл всеобщо осведоменост и е ускорил приемането на ИИ. Все пак, ИИ има повече зад себе си от просто генеративната ИИ и големите езикови модели. Нека разгледаме различните пътища, по които ИИ може да достигне до бизнес ценност.
Генеративната ИИ, захранвана от големи езикови модели като ChatGPT, е на ръба на технологичното развитие. Тя може да превръща стартиращите в материали и се е доказала като полезна за специалисти в областта на знанието, креативните хора и бизнес операциите. Въпреки това, тя също има негативните си страни, като може да произведе непредсказуеми резултати и понякога да създава измислени информации.
Дълбокото обучение на ИИ, макар да се подобрява от архитектурата на невронните мрежи на генеративната ИИ, се фокусира върху предоставянето на интелигентни приложения за превод, реч-текст, мониторинг на киберсигурността и автоматизация. То извлича смисъл от неструктурирани данни, но липсва генеративните способности на ChatGPT. Освен това поведението му може да бъде трудно обяснено, което го прави некаква „черна кутия“.
От друга страна, класическото машинно обучение, със своите алгоритмични и статистически методи, е основата на разпознаването на модели, бизнес интелигенцията и базираните на правила решения. То се отличава в класификацията, идентифицирането на модели и предсказване на резултати от по-малки набори от данни. Въпреки това, точността му може да бъде по-ниска в сравнение с други подходи в ИИ и то не е подходящо за работа с неструктурирани данни.
Сега нека разгледаме пет различни начина да използваме ИИ, подредени от най-лесен до най-труден:
1. Използване на вградените възможности за ИИ в приложенията, които вече използвате. Водещи доставчици на софтуер като Adobe, Microsoft и Salesforce интегрират ИИ в своите инструменти, предлагайки икономично решение.
2. Оползотворяване на платформите за ИИ-като-услуга, които предоставят специализирани ИИ решения за конкретни отрасли или задачи. Тези платформи предлагат удобството на опции за плащане по използване, което може да се мащабира бързо.
3. Създаване на индивидуални работни процеси, като се достъпва световнокласно генеративно ИИ чрез API (интерфейс за програмиране на приложения). Това ви позволява да интегрирате услуги за ИИ в собствените си приложения и услуги.
4. Преобучаване и подробно подглеждане на съществуващи модели върху конкретни данни, за да се създадат по-малки, прецизни и икономични модели.
5. Въпреки че обучаването на собствена голяма езикова модел може да не е практично за повечето организации поради огромните разходи и време, които изисква, използването на налични закриляни или отворени модели, достъпни за обществеността, все още може да донесе значителни предимства.
При избора на правилната инфраструктура за ИИ, фактори като типа на ИИ, приложението и начина по който ще бъде използвана, играят важна роля. Съответствието между работната натовареност на ИИ и подходящия хардуер и модели подобрява ефективността и намалява изискванията за изчислителна мощност.
Най-накрая, успехът на внедряването на ИИ зависи от правилните избори. Разберете кой подход на ИИ е най-подходящ за вашите нужди, съчетайте моделите с конкретните приложения и използвайте изчислителните ресурси мъдро. Начинайте от малкото, празнувайте успехите и търсете подкрепа от общности с отворен код и технологични компании – това са съществени фактори за успешното интегриране на ИИ във вашето предприятие.
Относно Intel:
Intel има важна роля в ускоряването на приложенията на ИИ със своите хардуерни и софтуерни решения. Тези решения поддържат обучението на ИИ, инференцията и приложенията в различни платформи.
Относно Dell:
Dell Technologies предлага комплексно портфолио от професионални услуги и иновативни технологии, които ускоряват вашия път в ИИ от възможност към доказан успех. С разширената си мрежа от партньори, Dell предоставя необходимата поддръжка за ефективна интеграция на ИИ решения.
ЧЗВ:
1. Какво е ChatGPT?
ChatGPT е мощен инструмент, захранван от генеративна ИИ и големи езикови модели. Той може да превръща стартиращите в материали и се е доказал като полезен за специалисти в областта на знанието, креативните хора и бизнес операциите.
2. Какви са недостатъците на генеративната ИИ?
Генеративната ИИ, като ChatGPT, може да произведе непредсказуеми резултати и понякога да създаде измислени информации.
3. Какво е дълбокото обучение на ИИ?
Дълбокото обучение на ИИ се фокусира върху предоставянето на интелигентни приложения за превод, реч-текст, мониторинг на киберсигурността и автоматизация. То извлича смисъл от неструктурирани данни, но липсва генеративната способност на ChatGPT.
4. Какви са предимствата на класическото машинно обучение?
Класическото машинно обучение, със своите алгоритмични и статистически методи, се отличава в класификацията, идентификацията на модели и предсказването на резултати от по-малки набори от данни. То е основата на разпознаването на модели, бизнес интелигенцията и базираните на правила решения.
5. Какви са петте различни начина за използване на ИИ, подредени от най-лесния до най-трудния?
– Използване на възможностите за ИИ, вградени във вече използваните приложения.
– Оползотворяване на платформи за ИИ-като-услуга, които предоставят специализирани ИИ решения.
– Създаване на индивидуални работни процеси, като се достъпва световнокласно генеративно ИИ чрез API (интерфейс за програмиране на приложения).
– Преобучаване и подробно подглеждане на съществуващи модели върху конкретни данни.
– Използване на налични закриляни или отворени модели с обществен достъп.
6. Кои фактори трябва да се вземат предвид при избора на правилната инфраструктура за ИИ?
Фактори като типа на ИИ, приложението и начина по който ще бъде използвана, играят важна роля. Съответствието между работната натовареност на ИИ и подходящия хардуер и модели подобрява ефек
The source of the article is from the blog japan-pc.jp