Databricks svela miglioramenti nell’AI Mosaic per un potenziamento dell’IA generativa
Databricks Inc. ha annunciato una serie di aggiornamenti alle sue capacità di Mosaic AI, concentrati sull’IA generativa. Questi aggiornamenti sono stati presentati al Data + AI Summit di San Francisco, mostrando l’impegno dell’azienda nel supportare sistemi AI complessi, che includono vari componenti interrelati, per migliorare il perfezionamento del modello e garantire una corretta governance dell’AI.
Innovazione nei Sistemi AI Compositi
I progressi si concentrano sui sistemi AI compositi, che integrano molteplici elementi come modelli, database vettoriali e strumenti di sicurezza e governance. Questi sistemi a volte fondono tecnologie AI disparate – ad esempio, unendo apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale – per svolgere compiti specializzati.
Miglioramento della Generazione con Recupero potenziato tramite il Framework dell’Agente AI Mosaic
Databricks ha introdotto il Framework dell’Agente AI Mosaic per consentire agli sviluppatori di creare con facilità e sicurezza applicazioni di generazione con recupero potenziato (RAG), utilizzando modelli di base e set di dati specifici dell’azienda. Queste applicazioni RAG sono progettate per arricchire la generazione di testo incorporando informazioni da una vasta base di conoscenze organizzative.
Sviluppo semplificato dell’AI con la Valutazione dell’Agente AI Mosaic
Con la Valutazione dell’Agente AI Mosaic, Databricks punta a rendere agevole l’iterazione e il perfezionamento dei modelli. Si vanta di uno strumento assistito dall’IA che consente il rapido perfezionamento dei modelli, aiutato da un’interfaccia dedicata dove esperti umani possono fornire feedback fondamentale.
Governance potenziata con gli Strumenti GenAI
Novità nell’elenco sono gli Strumenti GenAI, che agevolano la condivisione, la registrazione e la governance di strumenti e agenti AI tramite il Catalogo Unity. Questa funzionalità funge da strato di governance unificato all’interno della Piattaforma di Intelligenza dei Dati di Databricks, garantendo sia la scoperta degli strumenti che l’utilizzo sicuro dei modelli in tutta l’organizzazione.
Perfezionamento dell’Addestramento dei Modelli AI Mosaic
L’Addestramento dei Modelli AI Mosaic consente la calibrazione precisa di modelli di base open-source utilizzando i dati privati di una società per ottenere risultati superiori rispetto all’addestramento standard di RAG. Inoltre, i modelli ottimizzati sono più economici e agili, poiché operano con meno parametri e richiedono meno potenza computazionale.
Interfaccia Unificata con il Gateway dell’AI Mosaic
Il Gateway dell’AI Mosaic fornisce un’interfaccia unificata per la gestione e il rilascio dei modelli, agevolando lo scambio agevole dei modelli senza la necessità di modificare significativamente il codice dell’applicazione.
Databricks ha reso disponibili il Framework dell’Agente AI Mosaic, la Valutazione dell’Agente AI, l’Addestramento del Modello AI e l’AI Gateway in anteprima pubblica, mentre gli Strumenti GenAI del Catalogo Unity sono nella fase di anteprima privata.
Integrazione Open Source per il Catalogo Unity
In linea con la recente acquisizione di Tabular Technologies Inc., Databricks ha anche rivelato che renderà il Catalogo Unity open source, segnalando il suo impegno per un ecosistema aperto. Il Catalogo Unity è notevole per la sua capacità di gestire modelli AI oltre a dati, seguendo standard aperti e interfacciandosi con una vasta gamma di piattaforme cloud e framework analitici.
Per migliorare ulteriormente le loro offerte tecniche, Databricks e Nvidia Corp. hanno stretto la loro collaborazione per integrare le potenti soluzioni di calcolo di Nvidia con la piattaforma Databricks per potenziare le capacità di elaborazione dei dati.
Domande e Risposte Chiave:
– Cos’è l’IA generativa e come si applica all’IA Mosaic?
L’IA generativa si riferisce al tipo di intelligenza artificiale in grado di generare nuovi contenuti, come testo, immagini o musica, basandosi sull’apprendimento da dati esistenti. Nel contesto dell’IA Mosaic, queste capacità di IA generativa vengono raffinate e potenziate per svolgere compiti complessi e specializzati integrando varie tecnologie.
– Quali sono i principali benefici dei miglioramenti introdotti da Databricks per l’IA Mosaic?
I principali benefici includono:
– Sviluppo semplificato di sistemi AI compositi.
– Creazione e perfezionamento più facili delle applicazioni di generazione con recupero potenziato.
– Miglior governance con l’introduzione degli Strumenti GenAI.
– Addestramento di modelli AI più efficienti dal punto di vista economico e delle risorse.
– Migliore gestione e rilascio dei modelli con un’interfaccia unificata.
– Come influisce l’acquisizione di Tabular Technologies Inc. da parte di Databricks sul Catalogo Unity?
Ci si aspetta che l’acquisizione rafforzi le capacità del Catalogo Unity consentendo la gestione di modelli AI e dati secondo standard aperti. Questa mossa è in linea con l’impegno di Databricks per un ecosistema aperto e potrebbe migliorare l’interoperabilità tra diverse piattaforme cloud e framework analitici.
Sfide o Controversie Chiave:
– Integrazione Complessa: I sistemi AI compositi che integrano molte tecnologie possono essere complessi da implementare e gestire, presentando sfide nel garantire stabilità e scalabilità.
– Privacy e Sicurezza dei Dati: Con il perfezionamento dei modelli generativi AI utilizzando dati aziendali privati, è necessario adottare misure rigorose per proteggere le informazioni sensibili.
– Governance dell’IA: Con l’avanzamento dei sistemi AI che diventano sempre più sofisticati, governare le loro operazioni per prevenire abusi o prevenire parzialità, garantire la conformità e mantenere standard di qualità è sempre più impegnativo.
Vantaggi e Svantaggi:
Vantaggi:
– Personalizzazione Avanzata: Le società possono addestrare modelli con i propri dati proprietari, ottenendo risultati migliori e più specifici.
– Efficienza: I sistemi migliorati sono progettati per essere più economici, richiedendo meno risorse computazionali.
– Collaborazione: La collaborazione con Nvidia potrebbe portare a miglioramenti potenti nell’elaborazione dei dati grazie alle soluzioni di calcolo avanzate.
Svantaggi:
– Complessità Tecnica: L’integrazione stretta di diverse tecnologie AI può creare complessità, che potrebbe richiedere personale qualificato e aumentare il potenziale di errori o malfunzionamenti del sistema.
– Costi: Anche se si dice che i modelli siano più economici, c’è comunque il potenziale per un investimento iniziale significativo in termini di adozione tecnologica e formazione.
Per saperne di più su Databricks e sulla sua piattaforma, puoi visitare il loro sito web tramite il seguente link: Databricks. Assicurati che gli URL siano corretti prima di fare clic, poiché non è garantito che gli URL siano validi indefinitamente.