Technikos lyderiai išaukština potencialą, įspėja apie AI naudojimo atvejus

Nors praėję metai buvo paskelbti dirbtinio intelekto eros pradžia, dirbtinio intelekto naudojimo atvejai nėra plačiai naudojami taip greitai, kaip žmonės tikėjosi. Įvairus šių naudojimo atvejų sudėtingumas ir mastas pabrėžia „vieno dydžio visiems“ metodo klaidingumą.

Dėl skirtingų pramonės šakų ir taikomųjų programų poreikių reikia pritaikytų sprendimų, todėl reikia niuansesnio AI įgyvendinimo supratimo. Įmonėms naršant šiame besikeičiančiame kraštovaizdyje, dirbtinio intelekto pažadas išlieka reikšmingas, tačiau, kaip teigia Diptanu Gon Choudhury (nuotraukoje kairėje), TensorLake Inc. įkūrėjas, ir Simonas Suo (dešinėje) – „LlamaIndex Inc.“ įkūrėjas ir vyriausiasis technologijų pareigūnas.

„TensorLake“ atstovas Diptanu Gon Choudhury ir „LlamaIndex“ Simonas Suo aptaria DI naudojimo atvejus su „CUBE“ Howie Xu.

„Mes tikimės, kad ši technologija išspręs daugelį mūsų problemų, ir manau, kad tai nėra pats geriausias atspirties taškas… siekiant sėkmės. Manau, kad kai žmonės galvoja apie LLM ir duomenis, jie bando išspręsti daugybę skirtingų naudojimo atvejų, kurie turi skirtingus iššūkius“, – sakė Suo. „Mes nepakankamai dėmesio skyrėme tam, kad gerai suprastume verslo naudojimo atvejį, kiek išlaidų ir delsos galime sau leisti už kiekvieną iš jų ir paskirstyti reikiamą kiekį inžinerinių išteklių ir statyti.[ing] tinkamų įrankių tiems skirtingiems naudojimo atvejams.

Suo ir Choudhury kalbėjosi su Howie Xu, CUBE svečiu ir CUBE kolektyvo nariu, prie Supercloud 7: pasiruoškite kitam duomenų platformos įvykiuiper išskirtinę transliaciją „TheCUBE“, „SiliconANGLE Media“ tiesioginės transliacijos studijoje. Jie aptarė AI naudojimo atvejų galimybes ir mašininio mokymosi integravimo į verslo dujotiekį procesą.

AI pritaikymo iššūkiai

Pirmasis, plačiai aptariamas AI pritaikymo iššūkis yra duomenų valdymas. Įmonės turi permąstyti duomenų architektūrą, kurios didžioji dalis gali būti išjungta arba nestruktūrizuota ir sunku prijungti prie didelių kalbų modelių.

„Mes, kaip pramonės šaka, padarėme nuostabų, kad kūrėjai galėtų lengvai dirbti su LLM, LlamaIndex, ypač… Žmonės paprastai nori, kad LLM žinotų viską apie jų įmonę, klientus ir pan. Tai yra gen AI programos šventasis gralis, kurį žmonės paprastai bando pasiekti“, – sakė Choudhury. „Įmonėje duomenys gyvena labai įvairiose vietose. Duomenys yra įvairių formų. Taigi ta pati demonstracinė versija, kuri tikrai gerai veikia nešiojamajame kompiuteryje, neveikia gamyboje dėl… duomenų netvarkingumo.

„LlamaIndex“ sukūrė generatyvinę AI platformą įmonėms. Tuo tarpu „TensorLake“ dirba su „Indexify“ projektu, kuris padeda programinės įrangos inžinieriams kurti vamzdynus, skirtus tvarkyti nestruktūrizuotus duomenis LLM. Tiek Suo, tiek Choudhury puikiai žino apie AI potencialą pakeisti verslą.

„Esame gana optimistiškai nusiteikę dėl to, kad daugelis pasikartojančių darbo eigos jau yra gana patikimai automatizuotos“, – sakė Suo. „Manau, kad vienas konkretus pavyzdys yra galimybė iš dokumentų išgauti finansinę informaciją ir automatiškai sukurti šiuos finansinius modelius, kuriuos anksčiau finansų analitikas užtruks gal visą dieną. [that] informaciją rankiniu būdu… ir dabar ji yra panašių minučių tvarka.

AI naudojimo atvejų kūrimas ateičiai

Suo ir Choudhury pradėjo nuo atvirojo kodo projektų, kol perėjo prie dabartinių įmonių steigimo. Abu lyderiai vis dar vertina prieinamumą ir išlaikė kai kurią programinę įrangą atvirojo kodo, nors ir sutelkia dėmesį į labai suderintų darbo eigos kūrimą savo klientams.

„Labai svarbu suteikti žmonėms prieigą ir mokyti juos geriausios praktikos, kaip kurti šias programas, taip pat pažangiausių ar naujesnių idėjų, kurios gali įkvėpti naujiems programinės įrangos kūrimo būdams, mokymas“, – sakė Suo. „Kalbant apie debesies produktą, manau, kad tai iš tikrųjų yra paprastas naudojimas… mūsų debesies produkto atveju taip pat daug dėmesio skyrėme struktūriniams duomenims… tik šiek tiek sunkiau pateikti atvirojo kodo nustatymus.

Nors bet kuri programinė įranga turi laipsniško pritaikymo rinkoje terminą, Choudhury mano, kad dirbtinio intelekto ciklas bus greitesnis dėl programinės įrangos kaip paslaugos įmonių augimo. Šis pokytis leido inžinieriams paspartinti savo kūrimo procesą precedento neturinčiu greičiu.

„Žmonės nestruktūrizuotus duomenis traktuoja kaip API“, – sakė jis. „Nesvarbu, kokie duomenys buvo skirti žmonėms vartoti, dabar yra paruošti naudoti programinėje įrangoje, o LLM gali mąstyti, o mes perėjome nuo minčių grandinės prie panašaus minčių medžio ir pamėgome tiek daug skirtingų su pažinimu susijusių algoritmų. Tai ką tik atvėrė… galimybę programinei įrangai būti lankstesnė tokiais būdais, kurių mes dar nematėme.

Stebėkite visą vaizdo interviu, „SiliconANGLE“ ir „TheCUBE Research“ pranešimo apie „Supercloud 7: Pasiruoškite kitam duomenų platformos renginiui“ dalį.

Nuotrauka: SiliconANGLE