Umjetna inteligencija (UI) je revolucionirala svijet onakav kakav ga poznajemo, a na čelu ove tehnološke revolucije je ChatGPT – moćan alat koji je donio opću svijest i ubrzao usvajanje UI. Međutim, UI ima više od samo generativne UI i velikih jezičnih modela. Pogledajmo različite putove koje UI može poduzeti kako bi pružio poslovnu vrijednost.
Generativna UI, pogonjena velikim jezičnim modelima poput ChatGPT-a, nalazi se na čelu tehnologije. Ona može pretvarati upite u nove materijale i pokazala se vrijednom za radnike u znanju, kreativce i poslovne operacije. Međutim, ima i svoje nedostatke, jer može proizvoditi nepredvidljive rezultate i ponekad izmišljati informacije.
Dubinska učenja UI, iako slična generativnoj UI u arhitekturi neuronske mreže, usredotočuje se na pružanje pametnih aplikacija za prijevod, pretvorbu govora u tekst, praćenje kibernetičke sigurnosti i automatizaciju. Ona izvlači značenje iz nesloženih podataka, ali nema generativne sposobnosti ChatGPT-a. Osim toga, ponekad je teško objasniti njezino modeliranje ponašanja, što je malo tajanstveno.
S druge strane, klasično strojno učenje, sa svojim algoritamskim i statističkim metodama, temelj je prepoznavanja uzoraka, poslovne inteligencije i odlučivanja na temelju pravila. Izvrsno je u klasifikaciji, identifikaciji uzoraka i predviđanju rezultata na temelju manjih skupova podataka. Međutim, njegova preciznost može biti niža u usporedbi s drugim pristupima UI, a nije prikladno za obradu nesloženih podataka.
Sada, istražimo pet različitih načina za primjenu UI, rangiranih od najlakšeg do najizazovnijeg:
1. Iskoristite sposobnosti UI koje su već ugrađene u aplikacije koje trenutno koristite. Veliki dobavljači softvera poput Adobe-a, Microsoft-a i Salesforce-a integriraju UI u svoje alate, nudeći ekonomično rješenje.
2. Prihvatite platforme AI kao usluga (AI-as-a-Service) koje pružaju specijalizirana AI rješenja za određene industrije ili zadatke. Ove platforme nude mogućnost plaćanja po upotrebi koja se može brzo prilagoditi.
3. Izgradite prilagođeni radni tok pristupom vrhunskoj generativnoj UI putem API-ja. To vam omogućuje integraciju UI usluga u vlastite aplikacije i usluge.
4. Preobučite i fine-tune postojeće modele na specifičnim skupovima podataka kako biste stvorili manje, usavršene modele koji su ekonomični i daju točne rezultate.
5. Iako nije izvedivo za većinu organizacija da sami treniraju svoje velike jezične modele zbog ogromnih troškova i vremena potrebnih za to, iskorištavanje javno dostupnih vlasničkih ili open-source modela i dalje može donijeti značajne prednosti.
Pri odabiru odgovarajuće infrastrukture za UI, važni su faktori poput vrste UI, primjene i načina na koji će se koristiti. Usparanje radnih opterećenja UI s odgovarajućom hardverom i modelima poboljšava učinkovitost i smanjuje potrebe za računalnom snagom.
Konačni uspjeh primjene UI leži u donošenju pravih odluka. Razumijte kojim UI pristupom se najbolje zadovoljavaju vaše potrebe, uskladite modele s određenim aplikacijama i mudro koristite računalne resurse. Počnite malim koracima, slavite uspjehe i tražite podršku od open-source zajednica i tehnoloških tvrtki su također ključni faktori u putovanju prema učinkovitom integriranju UI u vaše poduzeće.
O Intelu:
Intel igra važnu ulogu u ubrzavanju primjene UI s njihovim hardverskim i softverskim rješenjima. Ta rješenja pokreću UI obuku, inferenciju i aplikacije na različitim platformama.
O Dellu:
Dell Technologies nudi sveobuhvatno rješenje profesionalnih usluga i inovativnih tehnologija kako bi ubrzao vaš put s UI od mogućnosti do potvrđenog uspjeha. S opsežnom mrežom partnera, Dell pruža podršku potrebnu za učinkovitu integraciju UI rješenja.
Često postavljana pitanja:
1. Što je ChatGPT?
ChatGPT je moćan alat pogonjen generativnom UI i velikim jezičnim modelima. Može pretvoriti upite u nove materijale i pokazao se vrijednim za radnike u znanju, kreativce i poslovne operacije.
2. Koje su nedostatke generativne UI?
Generativna UI, poput ChatGPT-a, može proizvesti nepredvidljive rezultate i ponekad izmišljati informacije.
3. Što je dubinska učenja UI?
Dubinska učenja UI usredotočuje se na pružanje pametnih aplikacija za prijevod, pretvorbu govora u tekst, praćenje kibernetičke sigurnosti i automatizaciju. Ona izvlači značenje iz nesloženih podataka, ali nema generativne sposobnosti ChatGPT-a.
4. Koje su prednosti klasičnog strojnog učenja?
Klasično strojno učenje, sa svojim algoritamskim i statističkim metodama, izvrsno je u klasifikaciji, identifikaciji uzoraka i predviđanju rezultata na temelju manjih skupova podataka. To je temelj prepoznavanja uzoraka, poslovne inteligencije i odlučivanja na temelju pravila.
5. Koje su pet različitih načina primjene UI, rangiranih od najlakšeg do najizazovnijeg?
– Iskoristite sposobnosti UI koje su već ugrađene u vaše trenutne aplikacije.
– Prihvatite platforme AI kao usluga (AI-as-a-Service) koje pružaju specijalizirana UI rješenja.
– Izgradite prilagođeni radni tok pristupom vrhunskoj generativnoj UI putem API-ja.
– Preobučite i fine-tune postojeće modele na specifičnim skupovima podataka.
– Iskoristite javno dostupne vlasničke ili open-source modele.
6. Koje faktore treba uzeti u obzir prilikom odabira odgovarajuće infrastrukture za UI?
Važni faktori kao što su vrsta UI, primjena i način na koji će se koristiti odigravaju ključnu ulogu. Usparanje radnih opterećenja UI s prikladnim hardverom i modelima poboljšava učinkovitost i smanjuje zahtjeve za računalnom snagom.
Ključni pojmovi:
– UI: Umjetna inteligencija
– LLM: Veliki jezični modeli
– API: Suvlasničko sučelje za programiranje
Povezane veze:
– Intel UI
– Dell UI
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk