فتح آفاق الذكاء الاصطناعي التوليدي: دليل لقادة الأعمال
إذا كنت قائدًا في شركة أو متخذ قرارات تكنولوجية، فقد تكون قد تعرضت للكثير من المناقشات حول الذكاء الاصطناعي التوليدي. إذا كنت مستعدًا لتطبيق نموذج دردشة قائم على لغة كبيرة (LLM) للموظفين أو العملاء، فهناك سؤال أساسي: كيف يمكنك إطلاقه وما التكاليف المتوقعة؟
تقديم DeepInfra
تأسست DeepInfra من قِبَل مهندسين سابقين في IMO Messenger، وتهدف إلى تبسيط هذه العملية لقادة الأعمال. تقدم الشركة إمكانية نشر النماذج على خوادم خاصة بتكلفة تنافسية تبلغ دولارًا واحدًا لكل مليون توكن، وهو سعر أقل بكثير من GPT-4 Turbo من OpenAI الذي يبلغ 10 دولارات وClaude 2 من Anthropic الذي يبلغ 11.02 دولارًا.
مؤخراً، أعلنت DeepInfra، التي أطلقت من مرحلة التعتيم، عن جولة تمويل أولية بلغت 8 ملايين دولار بقيادة A.Capital وFelicis. تركز الشركة على توفير مجموعة من استنتاجات النماذج مفتوحة المصدر، بما في ذلك Llama 2 وCodeLlama، فضلاً عن إصدارات مخصصة من هذه النماذج.
قيمة DeepInfra
بينما تم تسليط الضوء على موارد GPU المطلوبة لتدريب LLMs، لا يمكن المبالغة في أهمية توفر قوة حسابية كافية لأداء موثوق - وهو ما يُسمى الاستنتاج. يقول الرئيس التنفيذي نيكولا بوريسوف إن التحدي الحقيقي يكمن في تقديم الخدمة بكفاءة لعدد كبير من المستخدمين المتزامنين على نفس الأجهزة.
"المفتاح هو إدارة وصول عدة مستخدمين إلى الخادم في الوقت نفسه. كل توكن ينتجه هذه النماذج يتطلب حسابًا كبيرًا وعرض نطاق ذاكرة كبير"، يوضح بوريسوف. لضمان أداء مثالي، يجب على الشركات التركيز على زيادة الكفاءة لمنع الخوادم من التحميل الزائد بمهام حسابية غير ضرورية.
يستند مؤسسو DeepInfra إلى خبرتهم الواسعة في إدارة أساطيل خوادم كبيرة حول العالم لمواجهة هذه التحديات بفعالية.
تأييدات من مستثمرين بارزين
حظي بوريسوف ورفاقه بالتقدير لخبرتهم في البرمجة. وأشاد آيدين سنكت، رجل الأعمال المعروف والشريك الإداري لشركة Felicis، بقدراتهم، قائلاً: "لديهم تجربة مذهلة، قد تكون الأقوى بعد فريق WhatsApp في بناء بنية تحتية فعالة تخدم مئات الملايين."
تتيح كفاءة هذه البنية التحتية لـ DeepInfra تقديم خدماتها بتكاليف منخفضة، مما يجعلها جذابة في بيئة يواجه فيها العديد من الشركات تصاعداً في نفقات الذكاء الاصطناعي. ويشير سنكت، "إذا استطاعت الشركة تحقيق ميزة تكلفة تبلغ 10 مرات في الذكاء الاصطناعي، فإنها ست disrupt السوق بشكل كبير."
استهداف الشركات الصغيرة والمتوسطة بالذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
تركز DeepInfra في البداية على الشركات الصغيرة والمتوسطة التي تسعى للحصول على وصول ميسور إلى نماذج اللغة والتعلم الآلي الحديثة مفتوحة المصدر. "عملاؤنا المستهدفون يريدون وصولاً موثوقاً إلى نماذج ذات مستوى رفيع دون تكاليف باهظة"، يوضح بوريسوف.
تتابع الشركة عن كثب التطورات في مجتمع الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، للاستعداد لتبني النماذج الناشئة المتخصصة في مهام متنوعة، من توليد النصوص إلى رؤية الكمبيوتر والترميز.
يعبّر بوريسوف عن إيمانه بنمو وتنوع الحلول مفتوحة المصدر: "مع نشر نماذج مثل Llama، سيقوم الكثيرون بإنشاء نسخ معدلة بمتطلبات حسابية منخفضة، مما يعزز من النظام البيئي التعاوني."
الخصوصية والأمان
تجذب خدمة استضافة الاستنتاج لـ DeepInfra الشركات التي تعطي الأولوية لخصوصية البيانات. "نحن لا نقوم بتخزين أو استخدام أي من المطالبات المقدمة؛ حيث يتم التخلص منها بمجرد انتهاء جلسة المستخدم"، يضمن بوريسوف، مؤكدًا التزامهم بالخصوصية.
من خلال الاستفادة من خدمات DeepInfra، يمكن للشركات التنقل بكفاءة عبر تعقيدات اعتماد حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل فعال وتكلفة منخفضة، لضمان بقائها تنافسية في بيئة سريعة التطور.
قائمة الترتيب
