A mesterséges intelligencia forradalmasította a világot, amint azt ismerjük, és ennek a technológiai forradalomnak az élén a ChatGPT áll – egy erőteljes eszköz, amely széles körű tudatosságot hozott létre és felgyorsította a mesterséges intelligencia alkalmazását. Azonban a mesterséges intelligenciának több oldala van, mint csak a generatív MI és a nagy nyelvi modellek. Nézzük meg, hogy milyen különböző utakon járhat a MI a vállalati érték biztosítása érdekében.
A generatív MI, például a ChatGPT által vezérelt LLM-ekkel, a technológia élén áll. Képes új anyaggá alakítani a promptokat, és értékesnek bizonyult a tudásmunkások, kreatívak és vállalati műveletek számára. Azonban vannak hátrányai is, mivel kiszámíthatatlan eredményeket és néha fiktív információkat képes előállítani.
A mély tanulású MI, bár az idegrendszeri hálózati architektúrában hasonlít a generatív MI-hoz, a fordításra, beszéd-rész szöveggé alakításra, kibervédelmi monitorozásra és automatizálásra helyezi a hangsúlyt. A strukturálatlan adatokból von ki értelmet, de hiányzik a ChatGPT generatív képessége. Emellett a modell viselkedése néha nehéz magyarázni, ami kissé fekete dobozként funkcionál.
Másrészről az osztályozó gépi tanulás, algoritmikus és statisztikai módszereivel, a mintafelismerés, a vállalati üzelmiség és a szabályalapú döntéshozatal gerince. Rendkívül jól teljesít a kategóriákba sorolásban, mintázatok felismerésében és kisebb adatkészletekből való eredmények előrejelzésében. Azonban pontossága lehet alacsonyabb más MI megközelítésekhez képest, és nem alkalmas strukturálatlan adatok kezelésére.
Most pedig vizsgáljuk meg az öt különböző módot, hogy munkára fogjuk a MI-t, rangsorolva a legegyszerűbbtől a legkeményebbig:
1. Használja ki a jelenleg használt alkalmazásainak beépített MI képességeit. Az Adobe, a Microsoft és a Salesforce nagy szoftver szolgáltatók AI-t integrálnak eszközeikbe, így költséghatékony megoldást kínálnak.
2. A konkrét iparágakra vagy feladatokra specializált MI-as-a-Szolgáltatás platformokat fogadja el. Ezek a platformok lehetőséget kínálnak a költségekhez igazodó fizetési opciókra, amelyek gyorsan skálázhatók.
3. Hozzon létre egyedi munkafolyamatot a világszínvonalú generatív MI-hez való hozzáféréssel egy API-n keresztül. Ez lehetővé teszi az MI szolgáltatások integrálását saját alkalmazásaiba és szolgáltatásaiba.
4. Ismételje át és finomhangolja a meglévő modelleket specifikus adatkészleteken annak érdekében, hogy kisebb, finomított modelleket hozzon létre, amelyek költséghatékonyak és pontos eredményeket produkálnak.
5. Bár a saját nagy nyelvi modellképzés nem lehetséges a legtöbb szervezet számára az óriási költségek és szükséges idő miatt, a publikusan elérhető céges vagy nyílt forráskódú modellek kihasználása továbbra is jelentős előnyöket hozhat.
Amikor az AI-hez megfelelő infrastruktúrát választunk, fontos tényezők, mint a MI típusa, alkalmazása és a felhasználás módja játszanak döntő szerepet. Az AI terhelések párosítása megfelelő hardverrel és modellekkel javítja az hatékonyságot és csökkenti a számítási erő igényét.
Végül az AI megvalósításának sikere a megfelelő választások meghozatalától függ. Fontos, hogy megértsük, melyik AI megközelítés a legalkalmasabb az igényeinkre, párosítsuk a modelleket konkrét alkalmazásokhoz, és bölcsen használjuk az IT erőforrásokat. Kis lépésekkel kezdve, sikerek ünneplésével és támogatást keresve a nyílt forráskódú közösségektől és technológiai vállalatoktól ezek a kulcsfontosságú tényezők a hatékony AI integráció felé vezető úton.
Intel-ről:
Az Intel létfontosságú szerepet vállal a hardver- és szoftvermegoldásokban a mesterséges intelligencia alkalmazások gyorsítása terén. Ezek a megoldások táplálják az AI képzést, az inferenciát és az alkalmazásokat különböző platformokon keresztül.
Dell-ről:
A Dell Technologies átfogó szolgáltatáscsomagot és innovatív technológiákat kínál az AI útján a lehetőségektől a bevált sikerig. Az átfogó partnerhálózat révén a Dell hatékony támogatást nyújt az AI megoldások hatékony integrálásához.
GYIK:
1. Mi a ChatGPT?
A ChatGPT egy erőteljes eszköz, amelyet generatív MI és nagy nyelvi modellek hajtanak. Képes új anyaggá alakítani a promptokat, és értékesnek bizonyult a tudásmunkások, kreatívak és vállalati műveletek számára.
2. Mik a generatív MI hátrányai?
A generatív MI, mint a ChatGPT, kiszámíthatatlan eredményeket képes előállítani és néha fiktív információkat létrehozni.
3. Mi a mély tanulású MI?
A mély tanulású MI olyan okos alkalmazásokat kínál, mint a fordítás, a beszéd-rész szöveggé alakítás, a kibervédelmi monitorozás és az automatizálás. Kinyeri az értelmet a strukturálatlan adatokból, de hiányzik a ChatGPT generatív képessége.
4. Mi a klasszikus gépi tanulás előnye?
A klasszikus gépi tanulás az algoritmikus és statisztikai módszereivel kiemelkedik a kategorizálásban, a mintázatfelismerésben és a kisebb adatkészletekből eredmények előrejelzésében. A mintafelismerés, a vállalati üzelmiség és a szabályalapú döntéshozatal gerince.
5. Mi az öt különböző mód, hogy munkára fogjuk a MI-t, e rangsorban a legegyszerűbbtől a legkeményebbig?
– Használja ki a jelenleg használt alkalmazásokba beépített MI képességeket.
– Fogadja el az AI-as-a-Szolgáltatás platformokat, amelyek specializált MI megoldásokat kínálnak.
– Hozzon létre egyedi munkafolyamatot a világszínvonalú generatív MI-hez való hozzáféréssel egy API-n keresztül.
– Ismételje át és finomhangolja a meglévő modelleket specifikus adatkészleteken.
– Hasznosítson nyilvánosan elérhető védett vagy nyílt forráskódú modelleket.
6. Milyen tényezőkre kell figyelemmel választani az AI-hez megfelelő infrastruktúrát?
Az AI típusa, alkalmazása és a felhasználás módja olyan tényezők, amelyek döntő szerepet játszanak. Az AI terhelések párosítása megfelelő hardverrel és modellekkel javítja hatékonyságot és csökkenti a számítási erő igényét.
Kulcsszavak:
– MI: Mesterséges Intelligencia
– LLM: Nagy Nyelvi Modellek
– API: Alkalmazásprogramozási felület
Kapcsolódó linkek:
– Intel AI
– Dell AI
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com