По мере того, как все больше организаций экспериментируют с GenAI, спектр новых моделей ИИ продолжает расширяться. Учитывая большое разнообразие доступных моделей, организации, которые уже 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 на рынке, а также постоянную разработку и внедрение новых моделей, многие компании не уверены, в каком направлении двигаться и какую модель выбрать, чтобы наилучшим образом поддержать разработку своих приложений. Поскольку мы смотрим в будущее и ожидаем появления дополнительных моделей и версий, компаниям следует применять гибкий подход к выбору моделей искусственного интеллекта, смещая акцент с поиска наиболее подходящего единого поставщика на принятие сбалансированного, ориентированного на будущее подхода. Переместить LLM Mesh.
Руководитель отдела технологий продаж в Dataiku.
Риски, возникающие из-за зависимости от одного поставщика
Опираться исключительно 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 используемая модель может иногда давать неточные результаты и рекомендации, что не только приводит к потенциальным финансовым проблемам, но и снижает доверие к компании со стороны более широкого рынка. Откуда мы знаем, что это правда? Потому что именно это произошло в IBM, которая сосредоточила свои приложения в сфере здравоохранения на модели искусственного интеллекта Watson. Поскольку модель иногда предоставляла неточную информацию, это приводило к потере доверия и оказывало существенное негативное влияние на репутацию. Медицинское подразделение компании с тех пор изо всех сил пытается восстановиться.
Несмотря на известность таких инструментов, как ChatGPT Open AI, проблемы управления вызывают вопросы и сомнения среди инвесторов и тех, кто участвует в интеграции новых технологий. Как и в случае с IBM, существует операционный риск, когда компании бросаются на волну и замыкаются на единой модели ИИ. Чтобы снизить этот риск, крайне важно избегать зависимости от одного поставщика для навигации в быстро меняющейся среде искусственного интеллекта и уменьшить опасения по поводу безопасности, этики и стабильности. По этой причине компаниям рекомендуется отказаться от зависимости от одного поставщика и теперь использовать все различные волны искусственного интеллекта с помощью LLM Mesh.
LLM Mesh: прыгайте на всех волнах.
С помощью LLM Mesh компании могут осваивать волну моделей искусственного интеллекта, готовясь к будущим изменениям. Устраняя сложность внутренних соединений и требований к API, LLM Mesh облегчает быстрый переход или «волновой скачок» от одной модели к другой.
Преимущество скачкообразного изменения волны заключается в том, что компании могут разрабатывать корпоративные приложения, используя лучшие современные модели искусственного интеллекта, сохраняя при этом возможность перехода на другие модели. Это может включать немедленный переход на более подходящие модели или сохранение возможностей для новых моделей, которые появятся на рынке.
Компаниям необходимо принимать обоснованные решения относительно затрат на содержание LLM, которые могут быть довольно высокими. Вам также необходимо выбрать модель, соответствующую требованиям к производительности приложения. Сохраняя открытыми варианты удовлетворения этих потребностей, такие как стоимость, производительность и безопасность, компании могут получить выгоду в быстро меняющейся ситуации.
Необходимость прыгнуть сейчас
Зачем делать решительный шаг сейчас? Почти 90% руководителей считают GenAI высшим технологическим приоритетом. Ожидание идеальной волны — это стратегия, которая ставит вас в невыгодное конкурентное положение. Поскольку компании смотрят в будущее технологий искусственного интеллекта, важно не ждать, чтобы прыгнуть на волну искусственного интеллекта, если они не хотят остаться позади. Чтобы извлечь выгоду из этого импульса, компаниям следует полностью сосредоточиться на использовании ИИ. По состоянию на 2024 год доступно более 125 коммерческих моделей LLM, при этом количество моделей, выпущенных с 2022 по 2023 год, увеличится на 120%. По мере расширения ландшафта и запуска новых моделей, для компаний сейчас самое время прыгнуть на волну.
Суть в том, что у компаний, которые хотят оседлать волну GenAI, не мирясь с недостатками зависимости от одного поставщика, на самом деле есть только один вариант: внедрение подхода LLM Mesh. Такой подход не только обеспечивает гибкость в выборе модели, которая лучше всего соответствует приоритетам компании, но также помогает перспективным приложениям и проектам искусственного интеллекта гарантировать, что компания всегда имеет новейшие модели искусственного интеллекта, которые можно использовать. Когда компания использует волну искусственного интеллекта более разумно и гибко, у нее гораздо больше шансов остаться впереди конкурентов и выйти из волны инноваций в области искусственного интеллекта.
Мы перечислили лучшие инструменты искусственного интеллекта.
Эта статья была создана в рамках канала Expert Insights от TechRadarPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах в области технологий сегодня. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения TechRadarPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, узнайте больше здесь:
