Изучение генеративного искусственного интеллекта с нашими друзьями из подкаста Cloud Architects
Автор Филип Миллер Опубликовано 18 июля 2024 г. 0 комментариев
Изображение устройства с «Подкастом Cloud Architects: данные — новая нефть» на экране
Мы были рады присоединиться к команде подкастов The Cloud Architects — Николасу Бланку, Уоррену Дю Туа и Крису Гусену — для увлекательного разговора о тонкостях и приложениях искусственного интеллекта, LLM и платформ данных. В двух познавательных эпизодах мы рассмотрели генеративный искусственный интеллект, роль оперативного архитектора и концепцию RAG (Поисковая дополненная генерация). Мы также обсудили, почему данные — это новая нефть, а искусственный интеллект — это ядерный синтез, и оба они открывают безграничные возможности для предприятий.
Понимание генеративного ИИ и его проблем
В нашем первом выпуске мы раскрыли сложности генеративного искусственного интеллекта, выделив такие инструменты, как ChatGPT и Microsoft Copilot. Хотя эти инструменты являются мощными, они сопряжены с серьезными проблемами. Основные проблемы включают высокую стоимость и усилия, необходимые для обучения моделей, а также склонность LLM (больших языковых моделей) вызывать галлюцинации — реакции, которые правдоподобны, но неточны.
Роль быстрого архитектора
Ключевым выводом из этой дискуссии стала важность роли «быстрого архитектора». В отличие от инженера подсказок, который просто создает подсказки, архитектор подсказок разрабатывает способы, позволяющие пользователям создавать и совершенствовать эти подсказки, улучшая взаимодействие с инструментами искусственного интеллекта. Такой подход помогает снизить риск галлюцинаций и повышает надежность результатов ИИ.
Повышение грамотности и усыновление
Мы также обсудили необходимость грамотности в подсказках ИИ. Раннее начало обучения искусственному интеллекту, даже среди детей, может подготовить будущие поколения к беспрепятственной интеграции искусственного интеллекта в свою профессиональную жизнь. Для бизнеса сосредоточение внимания на небольших, но ценных проектах может доказать потенциал ИИ и постепенно создать культуру внедрения. Этот итеративный, гибкий подход может привести к значительному повышению эффективности и инноваций.
Важность надежной платформы данных
Во второй части нашего обсуждения мы сосредоточились на основополагающем элементе, который управляет ИИ: данных. Мы подчеркнули, что для максимизации преимуществ ИИ и LLM организациям необходима надежная платформа данных. Многомодельная база данных, которая может подключаться и обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные, необходима организациям. Такая гибкость позволяет предприятиям хранить и извлекать данные в различных форматах, что упрощает подачу соответствующей информации в модели ИИ.
Представляем поисковую дополненную генерацию (RAG)
Одной из самых интересных концепций, которые мы исследовали, была поисковая дополненная генерация (RAG). Этот подход использует модель знаний для уточнения подсказок и ответов ИИ, что значительно Наличие базы данных наших инвесторов может предоставить вам массу ценной информации, которая поможет вам принять обоснованные инвестиционные решения. Получив доступ к подробным База данных инвесторов профилям потенциальных инвесторов, вы сможете лучше понять их инвестиционные предпочтения, толерантность к риску и прошлую инвестиционную историю. повышает точность и надежность. Семантически связывая данные и применяя эти связи к подсказкам ИИ, организации могут добиться более надежных и контекстуально точных результатов.
Пятиэтапная блок-схема процесса RAG: 1. Загрузка контента 2. Семантическая маркировка разделов частного документа 3. Тегирование концепций в пользовательских запросах 4. Создание индивидуального приглашения для GenAI с использованием соответствующих корпоративных данных из семантического поиска с запросом пользователя 5. Ответ
Преодоление кривой хайпа
Как и любая новая технология, ИИ окружен множеством шумихи. Здесь мы обсуждали осторожный подход, рекомендуя организациям начинать с малого и постепенно Данные пользователей базы данных Telegram масштабировать свои инициативы в области ИИ. Такой взвешенный подход помогает управлять ожиданиями и обеспечивает реализацию ценности ИИ, не становясь жертвой нереалистичных обещаний.
Будущие направления и инновации
В заключение мы рассмотрели будущие инновации, такие как интеграция векторного поиска и сжатия данных в LLM. Эти достижения обещают сделать ИИ еще более мощным и эффективным, создавая новые возможности для бизнеса.
Платформа данных Progress ускоряет проекты по обработке данных, искусственному интеллекту и аналитике, управляет затратами и обеспечивает aleart news рост предприятия. Посетите нашу страницу новых решений, чтобы узнать, как этот набор инструментов помогает усилить искусственный интеллект и повысить ценность вашего бизнеса.
Наше участие в подкасте Cloud Architects
Участие в подкасте The Cloud Architects было невероятным опытом. Мы были рады поделиться своими знаниями об искусственном интеллекте, магистратуре и платформах данных с Николасом, Уорреном и Крисом. Их энтузиазм и опыт обеспечили динамичную и информативную дискуссию, и мы были благодарны за возможность пообщаться с их аудиторией.
Эти эпизоды дают всесторонний обзор текущего состояния и будущего потенциала искусственного интеллекта и LLM. Сосредоточив внимание на роли оперативных архитекторов, критической важности данных и использовании подключений к данным, мы стремимся вдохновить слушателей использовать всю мощь этих технологий в своих организациях.
Чтобы получить дополнительную информацию и обсуждения, подключитесь к подкасту The Cloud Architects на YouTube, SoundCloud или Spotify. И не забудьте ознакомиться с нашей бесплатной электронной книгой «Раскройте возможности генеративных систем искусственного интеллекта на вашем предприятии».
