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 решили первоначальный вопрос о том, следует ли им вообще использовать ИИ, теперь сталкиваются с еще более сложным вопросом: какую модель им следует использовать?
Учитывая огромное количество вариантов, доступных на рынке, и постоянно разрабатываемые и внедряемые новые модели, многие компании не уверены, какое направление выбрать и какую модель выбрать, чтобы наилучшим образом поддержать разработку своих приложений. Поскольку мы смотрим в будущее и ожидаем появления новых моделей и версий, организации должны применять гибкий подход к выбору моделей ИИ. Смещение акцента с поиска наиболее подходящего единственного поставщика на принятие сбалансированного, ориентированного на будущее подхода с помощью LLM Mesh. Эмма Ирвин
Навигация по социальным ссылкам
Директор по продажам в Dataiku.
Риски, связанные с зависимостью от одного поставщика
Опираться только на одну модель рискованно. Например, предположим, что компания концентрирует свои коммерческие приложения в сфере здравоохранения вокруг одной модели искусственного интеллекта, не интегрируя другие модели. Риск заключается в том, что единственная модель, на которую она опирается, может иногда 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 случилось с IBM, которая сосредоточила свои приложения в сфере здравоохранения на модели Watson AI. Поскольку модель иногда предоставляла неточную информацию, это приводило 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 Open AI, опасения по поводу их управления вызвали вопросы и сомнения среди инвесторов и тех, кто участвует в интеграции новых технологий. Как и в случае с IBM, существует операционный риск, когда компании поддаются одной волне и придерживаются единой модели искусственного интеллекта. Чтобы снизить этот риск, крайне важно избежать привязки к одному поставщику, чтобы ориентироваться в быстро меняющемся ландшафте искусственного интеллекта и снизить обеспокоенность по поводу безопасности, этики и стабильности. Таким образом, компаниям рекомендуется сменить свою точку зрения от привязки к одному поставщику к использованию всех различных волн искусственного интеллекта – с использованием LLM Mesh. LLM Mesh: прыгайте на всех волнах.
С помощью LLM Mesh компании могут оседлать волну моделей искусственного интеллекта и подготовиться к будущим изменениям. Устраняя сложность серверных соединений и требований к API, LLM Mesh позволяет легко переключаться с одной модели на другую или «волновым скачком».
Преимущество скачкообразного изменения волны заключается в том, что компании могут разрабатывать бизнес-приложения, используя лучшие на сегодняшний день модели искусственного интеллекта, сохраняя при этом возможность перехода к другим моделям. Этого можно добиться, переключившись на более подходящие модели сейчас или оставив открытыми варианты для новых моделей, которые поступают на рынок.
Хотя компании принимают обоснованные решения о стоимости эксплуатации LLM, которая может быть довольно дорогой, им также необходимо выбрать правильную модель, соответствующую потребностям производительности приложения. Оставляя открытыми варианты для рассмотрения этих потребностей, таких как стоимость, производительность и безопасность, компании могут воспользоваться преимуществами быстро меняющейся ситуации.
Подпишитесь на информационный бюллетень Ny Breaking и получайте ключевые новости, мнения, характеристики и советы, необходимые вашему бизнесу для успеха! Необходимость прыгнуть сейчас
Зачем делать решительный шаг сейчас? Почти 90% руководителей считают GenAI главным технологическим приоритетом. Ожидание идеальной волны является стратегией конкурентного преимущества. Хотя компании смотрят в будущее технологий искусственного интеллекта, важно не ждать, чтобы прыгнуть на волну искусственного интеллекта, если они хотят не остаться позади. Чтобы извлечь выгоду из этой динамики, компании должны полностью погрузиться в использование ИИ. По состоянию на 2024 год будет доступно более 125 коммерческих моделей LLM, при этом количество моделей, выпущенных с 2022 по 2023 год, быстро увеличится на 120%. Ландшафт расширяется, и на рынок выводятся новые новые модели – нет лучшего времени, чем сейчас. для компаний, чтобы прыгнуть на волне.
Суть в том, что для организаций, желающих осваивать волну GenAI без недостатков привязки к поставщику, на самом деле есть только один вариант: принять подход LLM Mesh. Этот подход не только обеспечивает гибкость в выборе модели, которая лучше всего соответствует приоритетам организации, но также помогает обеспечить перспективность приложений и проектов искусственного интеллекта, гарантируя, что компания всегда сможет извлечь выгоду из новейших моделей искусственного интеллекта. Используя волну ИИ более разумным и гибким способом, организация имеет гораздо больше шансов оставаться впереди конкурентов и оседлать приливную волну инноваций в области ИИ. Мы перечислили лучшие инструменты искусственного интеллекта.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights от Ny BreakingPro, где мы сегодня демонстрируем лучшие и самые яркие умы в технологическом секторе.. 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/
