AI zásadním způsobem revolutionizuje svět, jak ho známe, a v čele této technologické revoluce je ChatGPT – mocný nástroj, který přinesl širokou osvětu a urychlil přijetí AI. Avšak AI má více rozměrů než jen generativní AI a velké jazykové modely. Pojďme prozkoumat různé cesty, které AI může vykročit, aby poskytla podnikovou hodnotu.
Generativní AI, poháněná LLM jako ChatGPT, se pohybuje na cutting-age technologie. Dokáže zásadně proměňovat vstupní podněty a osvědčila se pro pracovníky v oblasti znalostí, kreativity a obchodních operací. Avšak má také své úskalí, protože může produkovat nepředvídatelné výsledky a někdy také fabrikovat informace.
Hluboké učení AI, ačkoli má podobnou architekturu neuronové sítě jako generativní AI, se zaměřuje na poskytování inteligentních aplikací pro překlad, přepis řeči, monitorování kybernetické bezpečnosti a automatizaci. Extrahuje význam z nestrukturovaných dat, ale postrádá generativní schopnosti ChatGPT. Navíc se někdy obtížně vysvětluje chování modelu, což z něj činí jakousi černou skříňku.
Na druhé straně klasické strojové učení se svými algoritmickými a statistickými metodami je páteří rozpoznávání vzorů, podnikové inteligence a rozhodování na základě pravidel. Vyniká v klasifikaci, identifikaci vzorů a předpovídání výsledků na základě menších datasetů. Jeho přesnost však může být nižší ve srovnání s jinými AI přístupy a nejlépe se hodí k práci s nestrukturovanými daty.
Nyní se pojďme podívat na pět různých způsobů, jak AI využít, řazených od nejjednoduššího po nejnáročnější:
1. Využijte schopnosti AI, které už jsou implementovány ve vašich stávajících aplikacích. Hlavní poskytovatelé softwaru, jako jsou Adobe, Microsoft a Salesforce, integrují AI do svých nástrojů, nabízející cenově efektivní řešení.
2. Přijměte platformy AI-as-a-Service, které poskytují specializovaná řešení AI pro konkrétní odvětví nebo úkoly. Tyto platformy nabízejí možnost placení podle spotřeby a rychlé škálování.
3. Vytvořte vlastní pracovní postupy přístupem k prvotřídní generativní AI prostřednictvím API. Tím můžete integrovat AI služby do svých vlastních aplikací a služeb.
4. Přetrénujte a doladěte existující modely na konkrétních datasetech, abyste vytvořili menší, upravené modely, které jsou cenově efektivní a produkují přesné výsledky.
5. Ačkoli vlastní trénování velkého jazykového modelu nemusí být pro většinu organizací proveditelné z důvodu obrovských nákladů a časové náročnosti, využití veřejně dostupných proprietárních nebo open-source modelů stále může přinést významné výhody.
Při výběru správné infrastruktury pro AI je důležité zvážení faktory, jako je typ AI, aplikace a způsob, jakým bude využívána. Sladění zátěže AI s vhodným hardwarovým zařízením a modely zlepšuje efektivitu a snižuje požadavky na výpočetní výkon.
Nakonec úspěch implementace AI spočívá ve správném rozhodování. Porozumět tomu, který přístup AI nejlépe vyhovuje vašim potřebám, sladit modely s konkrétními aplikacemi a rozumně využívat výpočetní zdroje. Začínat malými kroky, oslavovat úspěchy a hledat podporu od komunit open-source a technologických společností jsou také klíčové faktory na cestě k efektivnímu začlenění AI do vaší firmy.
O společnosti Intel:
Intel sehrává klíčovou roli v urychlování aplikací AI svými hardware a softwarovými řešeními. Tyto řešení poskytují výkon pro trénování AI, inference a aplikace na různých platformách.
O společnosti Dell:
Dell Technologies nabízí komplexní soubor profesionálních služeb a inovativních technologií, které urychlují vaši cestu k úspěchu AI od možnosti k ověřenému úspěchu. S rozsáhlou sítí partnerů Dell poskytuje podporu potřebnou k efektivní integraci řešení AI.
FAQ:
1. Co je ChatGPT?
ChatGPT je mocný nástroj poháněný generativní AI a velkými jazykovými modely. Dokáže proměnit vstupní podněty a osvědčil se jako hodnotný pro pracovníky v oblasti znalostí, kreativity a obchodních operací.
2. Jaké jsou nevýhody generativní AI?
Generativní AI, jako je ChatGPT, může produkovat nepředvídatelné výsledky a někdy i fabrikovat informace.
3. Co je hluboké učení AI?
Hluboké učení AI se zaměřuje na poskytování inteligentních aplikací pro překlad, přepis řeči, monitorování kybernetické bezpečnosti a automatizaci. Extrahuje význam z nestrukturovaných dat, ale postrádá generativní schopnosti ChatGPT.
4. Jaké jsou výhody klasického strojového učení?
Klasické strojové učení s jeho algoritmickými a statistickými metodami se vyniká v klasifikaci, identifikaci vzorů a předpovídání výsledků na základě menších datasetů. Je to páteř rozpoznávání vzorů, podnikové inteligence a rozhodování na základě pravidel.
5. Jaké jsou pět různých způsobů, jak uplatnit AI, řazených od nejjednoduššího po nejnáročnější?
– Využijte schopnosti AI, které jsou již implementovány ve vašich stávajících aplikacích.
– Přijměte platformy AI-as-a-Service, které poskytují specializovaná řešení AI.
– Vytvořte vlastní pracovní postupy přístupem k prvotřídní generativní AI prostřednictvím API.
– Přetrénujte a doladěte existující modely na konkrétních datasetech.
– Využijte veřejně dostupných proprietárních nebo open-source modelů.
6. Jaké faktory je třeba zvážit při výběru vhodné infrastruktury pro AI?
Faktory jako typ AI, aplikace a způsob, jakým bude využívána, hrají zásadní roli. Sladění zátěží AI s vhodným hardwarem a modelem zlepšuje efektivitu a snižuje požadavky na výpočetní výkon.
Klíčové pojmy:
– AI: Umělá inteligence
– LLMs: Velké jazykové modely
– API: Rozhraní pro programování aplikací
Související odkazy:
– Intel AI
– Dell AI
The source of the article is from the blog regiozottegem.be