Ολοκληρωμένες ιδέες GenAI για στελέχη

Το Generative AI, ένας πρωτοποριακός κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης, υπερβαίνει τα παραδοσιακά μοντέλα εξάγοντας περίπλοκες σχέσεις από εκτεταμένα σύνολα δεδομένων, επιτρέποντας τη δημιουργία διαφορετικών αποτελεσμάτων. Αυτό περιλαμβάνει πρωτότυπο κείμενο, εικόνες, βίντεο, μουσική, ακόμη και τύπους για χημικές ενώσεις. Έννοιες όπως η εκμάθηση μηδενικής βολής και η μάθηση με λίγες βολές επεκτείνουν τις δυνατότητές της πέρα ​​από τη ρητή εκπαίδευση.

Δυναμική πλοήγησης μοντέλου:

Τα μεγάλα μοντέλα (LM), αρχικά εστιασμένα στο κείμενο, έχουν εξελιχθεί σε πολυτροπικές οντότητες ικανές να δημιουργούν όχι μόνο κείμενο αλλά και εικόνες και πολλά άλλα. Τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) είναι ένας διαδεδομένος τύπος LM που επικεντρώνεται κυρίως στο κείμενο. Ωστόσο, τα σύγχρονα LLM εξελίσσονται στον τομέα, ικανά όχι μόνο στη δημιουργία κειμένου από προτροπές, αλλά και εικόνων από κείμενο, εικόνων από εικόνες και όχι μόνο. Αυτά τα μοντέλα συνήθως διαθέτουν δισεκατομμύρια, ή ακόμα και εκατοντάδες δισεκατομμύρια, παραμέτρων, υποδεικνύοντας το σημαντικό μέγεθος και την πολυπλοκότητά τους. Παραδοσιακά, τα μεγαλύτερα μοντέλα παρουσίαζαν μεγαλύτερες δυνατότητες, αλλά είχαν υψηλότερο κόστος εκπαίδευσης και λειτουργίας. Αυτό το παράδειγμα αλλάζει, καθώς τα μικρότερα μοντέλα γίνονται πιο αποτελεσματικά και ισχυρά, αναδιαμορφώνοντας το τοπίο των γλωσσικών μοντέλων.

Τα βασικά μοντέλα, προσβάσιμα μέσω API, χρησιμεύουν ως η ραχοκοκαλιά για τη δημιουργία προσαρμοσμένων εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, καθιστώντας την τεχνολογία πιο προσιτή στους οργανισμούς. Η ενσωμάτωση παραγωγικών δυνατοτήτων σε καθιερωμένα προϊόντα, όπως το Google Workspace, επισημαίνεται ως μια αξιοσημείωτη τάση.

Στρατηγικές Θεωρήσεις

Οι πάροχοι λογισμικού ενσωματώνουν γενετική τεχνητή νοημοσύνη στα προϊόντα τους, απλοποιώντας την ενσωμάτωση στις ροές εργασιών παραγωγικότητας — Το Google Workspace ενσωματώνει δυνατότητες παραγωγής. Συνεργάτες τεχνητής νοημοσύνης όπως ο Bard εισάγουν καινοτόμους τρόπους ενίσχυσης της παραγωγικότητας.

Ωστόσο, για βέλτιστα οφέλη, οι οργανισμοί μπορεί να εξετάσουν το ενδεχόμενο ανάπτυξης προσαρμοσμένων εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργούνται για εμπειρίες πελατών επόμενης γενιάς ή εσωτερικές καινοτομίες, που απαιτούν πρόσβαση σε βασικά μοντέλα.

Η δημιουργία εσωτερικών μοντέλων είναι χρονοβόρα, δαπανηρή και πολύπλοκη, ειδικά για μεγάλα μοντέλα που συνεπάγονται σημαντικό υπολογιστικό κόστος. Πολλές οντότητες διερευνούν τη μόχλευση μοντέλων ιδρυμάτων τρίτων, όπως το PaLM 2 της Google, για να αντιμετωπίσουν αυτές τις προκλήσεις.

Οι οργανισμοί μπορεί να χρειάζονται διάφορα μοντέλα θεμελίωσης ή προσαρμοσμένες παραλλαγές για να φιλοξενήσουν διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης τεχνητής νοημοσύνης σε ομάδες. Οι περιπτώσεις χρήσης που απαιτούν μεγαλύτερα μοντέλα, σύνθετες προτροπές ή εκτεταμένα αποτελέσματα ενδέχεται να περιλαμβάνουν την επεξεργασία περισσότερων διακριτικών, επηρεάζοντας την επιλογή των μοντέλων, την προσαρμογή και το σχετικό κόστος.

Για παράδειγμα, η δημιουργία ενός διαλόγου παιχνιδιού VR σε πραγματικό χρόνο μπορεί να απαιτήσει προηγμένα βασικά μοντέλα, ενώ ένα chatbot λιανικής που επωφελείται από οικονομικά αποδοτικές, σαφείς και συνοπτικές απαντήσεις μπορεί να επιλέξει ένα ελαφρύ LM.

Προσαρμογή μοντέλου θεμελίωσης:

• Σχεδιασμός άμεσης χρήσης: Οι προτροπές δημιουργίας διαμορφώνουν τη συμπεριφορά των μοντέλων θεμελίων, επηρεάζοντας τον τρόπο απόκρισής τους. Αυτό περιλαμβάνει την καθοδήγηση των τελικών χρηστών σε εφαρμογές δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης και την εκπαίδευση του μοντέλου με βασικές οδηγίες.
• Παραμετρικός Αποτελεσματικός Συντονισμός: Μια οικονομικά αποδοτική μέθοδος που περιλαμβάνει τροφοδοσία παραδειγμάτων στο μοντέλο χωρίς επανεκπαίδευση, βελτιστοποίηση της παραγωγής χωρίς εκτεταμένη επένδυση πόρων.
• Fine-Tuning: Σε βάθος προσαρμογή που επιτυγχάνεται με την εκπαίδευση του μοντέλου σε νέα δεδομένα, κατάλληλα για εξαιρετικά διαφοροποιημένες περιπτώσεις χρήσης τεχνητής νοημοσύνης ή εξειδικευμένα αποτελέσματα, όπως νομικό ή ιατρικό λεξιλόγιο.
• Ενισχυτική μάθηση από την ανθρώπινη ανάδραση (RLHF): Βελτιώστε τα μοντέλα θεμελίωσης με ένα μοντέλο ανταμοιβής ευθυγραμμισμένο με την ανθρώπινη ανατροφοδότηση.
• Ενσωματώσεις: Αντιπροσωπεύοντας δεδομένα ως διανύσματα, οι ενσωματώσεις επιτρέπουν την κατανόηση των σχέσεων μεταξύ των δεδομένων, κάτι που είναι απαραίτητο για την κατασκευή μηχανών συστάσεων, ταξινομητών και εξελιγμένων εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης.

Προσαρμογή Generative AI για την επιχείρησή σας:

• Προσαρμογή συμπεριφοράς: Η ανάπτυξη προσαρμοσμένων εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί προσαρμογή της συμπεριφοράς των μοντέλων θεμελίωσης. Αυτό περιλαμβάνει τη διδασκαλία νέων δεξιοτήτων για εξειδικευμένες περιπτώσεις χρήσης και τη διασφάλιση ακριβών απαντήσεων επί της επωνυμίας από τα chatbots.
• Επίπεδα προσαρμογής: Διαφορετικά επίπεδα προσαρμογής είναι δυνατά, που κυμαίνονται από ειδικευμένους τεχνικούς ή προγραμματιστές μέχρι εκείνους που απαιτούν εξειδίκευση στη μηχανική εκμάθηση.
• Υποστήριξη Generative AI του Google Cloud: Με την υποστήριξη Generative AI του Google Cloud στην ενημέρωση Vertex AI, οι ομάδες μπορούν εύκολα να ζητήσουν συντονισμό μοντέλων για εργασίες όπως η δημιουργία περιεχομένου μάρκετινγκ. Η διαδικασία περιλαμβάνει τη μεταφόρτωση εγγράφων επωνυμίας, δελτίων τύπου και άλλων στοιχείων.
• Βελτιωμένες διεργασίες με το Gen App Builder: Το Gen App Builder του Google Cloud βελτιστοποιεί τη δημιουργία εφαρμογών εσωτερικής εταιρικής αναζήτησης, προσφέροντας μια πιο γρήγορη εναλλακτική στις μη αυτόματες διαδικασίες με ενσωματώσεις, μια διανυσματική βάση δεδομένων και ένα μοντέλο βάσης.
• Επιλογή μοντέλων ή προμηθευτών: Οι απαιτήσεις προσαρμογής καθοδηγούν την επιλογή των μοντέλων ή των προμηθευτών. Παράγοντες όπως οι δυνατότητες της πλατφόρμας εταιρικής ποιότητας, ο συντονισμός και η ενσωματωμένη ασφάλεια και το απόρρητο επηρεάζουν σημαντικά την ευκολία υιοθέτησης.

Ξεκινήστε το ταξίδι σας με AI με το Cloud Office

Τώρα, έχοντας πλήρη κατανόηση αυτών των βασικών εννοιών τεχνητής νοημοσύνης, ήρθε η ώρα να εμβαθύνουμε στις δυνατότητες. Εάν βρήκατε αυτό το περιεχόμενο ενδιαφέρον και θέλετε να μάθετε περισσότερα, σας προτείνουμε να εξερευνήσετε τη λεπτομερή ανάρτηση ιστολογίου της Google σχετικά με το θέμα και να συνδεθείτε με το Cloud Office μέσω της επιλογής κράτηση σύσκεψης. Η τεχνογνωσία μας μπορεί να ενσωματώσει απρόσκοπτα τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη στις ροές εργασίας σας, διασφαλίζοντας την καινοτομία και την αποτελεσματικότητα. 

Ξεκινήστε την εξερεύνηση σήμερα!