По мере того, как все больше организаций экспериментируют с GenAI, ландшафт новых моделей ИИ только продолжает расширяться. Огромное разнообразие доступных моделей означает, что организации, которые преодолели первоначальный вопрос о том, следует ли им использовать ИИ в первую очередь, теперь сталкиваются с еще более сложным вопросом: какую модель им следует использовать?
С подавляющим количеством вариантов, доступных на рынке, и постоянно разрабатываемыми и внедряемыми новыми моделями-претендентами многие компании не уверены, в каком направлении двигаться и какую модель использовать для наилучшей поддержки разработки своих приложений. Поскольку мы смотрим в будущее и ожидаем появления большего количества моделей и версий, организациям следует применять гибкий подход к выбору моделей ИИ. Смещение акцента с поиска наиболее подходящего единого поставщика на принятие сбалансированного, перспективного подхода с LLM Mesh. Эмма Ирвин
Навигация по социальным ссылкам
Директор по инжинирингу продаж в Dataiku.
Риски, связанные с зависимостью от одного поставщика
Опираться только на одну модель рискованно. Например, предположим, что компания сосредоточивает свои коммерческие приложения для здравоохранения на одной модели ИИ, не интегрируя другие модели. Риск заключается в том, что единственная модель, на которую она опирается, иногда может давать неточные результаты и рекомендации, что приводит не только к потенциальным финансовым проблемам, но и к потере доверия к компании со стороны более широкого рынка. Откуда мы знаем, что это правда? Потому что именно это произошло с IBM, которая сосредоточила свои приложения для здравоохранения на модели ИИ Watson. Поскольку модель иногда предоставляла неточную информацию, это привело к подрыву доверия, а также к серьезному негативному влиянию на ее репутацию. С тех пор подразделение здравоохранения компании изо всех сил пытается восстановиться. Несмотря на известность таких инструментов, как ChatGPT от Open AI, опасения по поводу их управления вызвали вопросы и сомнения у инвесторов и тех, кто участвует в интеграции новых технологий. Подобно IBM, существует операционный риск, когда компании прыгают на одну волну и замыкаются в одной модели ИИ. Чтобы снизить этот риск, избегание привязки к одному поставщику имеет решающее значение для навигации в быстро меняющемся ландшафте ИИ и устранения опасений по поводу безопасности, этики и стабильности. Поэтому компаниям рекомендуется изменить свою точку зрения с привязки к одному поставщику на то, чтобы сейчас прыгать на все различные волны ИИ — используя LLM Mesh. LLM Mesh: прыгать на все волны
С LLM Mesh компании могут оседлать волну моделей ИИ и подготовиться к будущим изменениям. Устраняя сложность внутренних подключений и требований API, LLM Mesh позволяет легко быстро переключаться с одной модели на другую или «прыгать по волнам».
Преимущество прыжков по волнам заключается в том, что компании могут разрабатывать бизнес-приложения, используя лучшие на сегодняшний день модели ИИ, при этом сохраняя возможность перехода на другие модели. Это можно сделать, переключившись на более подходящие модели сейчас или оставив открытыми варианты для новых моделей, которые появятся на рынке.
В то время как компании принимают обоснованные решения о стоимости запуска LLM, которая может быть довольно дорогой, им также необходимо выбрать правильную модель для потребностей производительности приложения. Оставляя открытыми варианты для учета этих потребностей, таких как стоимость, производительность и безопасность, компании могут воспользоваться преимуществами быстро меняющегося ландшафта.
Подпишитесь на рассылку новостей Ny Breaking и получайте ключевые новости, мнения, функции и советы, необходимые вашему бизнесу для успеха! Необходимость прыгать сейчас
Зачем делать решительный шаг сейчас? Почти 90% руководителей считают GenAI главным технологическим приоритетом. Ожидание идеальной волны — стратегия конкурентного недостатка. В то время как компании смотрят в будущее технологий ИИ, важно не ждать, чтобы вскочить на волну ИИ, если они не хотят остаться позади. Чтобы извлечь выгоду из импульса, компании должны полностью погрузиться в использование ИИ. По состоянию на 2024 год будет доступно более 125 коммерческих моделей LLM, с быстрым ростом на 120% в моделях, выпущенных с 2022 по 2023 год. Ландшафт растет, и на рынок выводятся новые появляющиеся модели — сейчас самое время для компаний вскочить на волну.
Суть в том, что для организаций, желающих оседлать волну GenAI без недостатков привязки к поставщику, на самом деле есть только один вариант: принять подход LLM Mesh. Такой подход не только обеспечивает гибкость в выборе модели, которая лучше всего соответствует приоритетам организации, но и помогает разрабатывать перспективные приложения и проекты ИИ, гарантируя, что компания всегда сможет извлечь выгоду из новейших моделей ИИ. Оседлав волну ИИ более разумным и гибким способом, организация имеет гораздо больше шансов опережать конкурентов и оседлать волну инноваций ИИ. Мы перечислили лучшие инструменты ИИ.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights Ny BreakingPro, где мы представляем лучшие и самые яркие умы в технологическом секторе сегодня. Высказанные здесь взгляды принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения Ny BreakingPro или Future plc. Если вы заинтересованы в содействии, вы можете прочитать больше здесь: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
Статья добавлена ботом, с использованием машинного перевода : https://nybreaking.com/category/tech/
