Уникальные возможности генеративного ИИ с использованием крупных языковых моделей (LLM) прочно утвердили ИИ в общественном сознании. Эти масштабные модели могут стать одним из самых значительных достижений нашего времени. Парадоксально, но развитие ИИ приводит к появлению множества открытых LLM, которые способствуют созданию тысяч специализированных моделей для бизнеса.
Сервисы на основе LLM способны автоматизировать рутинные задачи и выступать в роли помощников по повышению производительности. Однако для того чтобы ИИ решал сложные задачи, улучшал основные цели организации и персонализировал потребительский опыт, LLM должны стать специализированными. Многие эксперты согласны с тем, что основная часть искусственного интеллекта в большинстве организаций будет обеспечиваться гибкими экспертными моделями, работающими на существующей ИТ-инфраструктуре.
Предоставляют ли LLM конкурентные преимущества?
LLM с сотнями миллиардов параметров обучаются на обширных веб-данных с использованием кластеров масштаба дата-центров, в результате чего создаются универсальные ИИ-платформы для общих запросов, предоставляемые облачными провайдерами или компаниями ИИ-сервисов. Разработка таких моделей стоит сотни миллионов долларов, а текущие операционные расходы достигают десятков миллионов. Эти крупные модели отлично создают обобщенные, непатентованные результаты на основе общедоступных данных. Поскольку большинство организаций используют аналогичные сервисы генеративного ИИ через API, основное преимущество заключается лишь в том, чтобы не отставать от конкурентов.
Для создания уникальных продуктов и услуг, улучшения взаимодействия с клиентами и повышения эффективности затрат организациям необходимы точные и своевременные модели, обученные на специализированных закрытых данных. Это позволяет избежать ошибок, предвзятости и потенциального ущерба репутации. Сложность задачи напрямую соотносится с точностью модели, что подчеркивает важность использования закрытых данных. Крупные модели могут быть громоздкими и неэффективными для критически важных бизнес-приложений, поэтому более компактные и гибкие модели становятся предпочтительным выбором.
К счастью, существуют открытые, предобученные малые LLM, которые в 10–100 раз меньше своих крупных аналогов, но сохраняют высокую точность. Эти небольшие модели могут быть быстро настроены с помощью методов повышения генерации данных (RAG) с использованием закрытых данных, создавая надежные экспертные модели, адаптированные под конкретные бизнес-потребности. Организации могут разработать модель за обеденным перерывом и развернуть ее на существующих серверах, избегая длительных и дорогостоящих процессов, связанных с большими моделями. Этот подход является устойчивым и экономически эффективным для масштабирования ИИ в различных приложениях.
Крупные базовые модели ИИ и услуги:
- Преимущества: невероятная универсальность, впечатляющие результаты, быстрая интеграция через API, масштабируемые наборы данных.
- Недостатки: сложность управления, высокая стоимость обучения и обслуживания, вероятность галлюцинаций и предвзятости, проблемы с безопасностью, неизвестные источники данных.
Экосистема малых языковых моделей:
- Преимущества: меньший размер с улучшенной точностью, повышенная конфиденциальность и безопасность данных, объяснимость, экономичная настройка и развертывание.
- Недостатки: требует тонкой настройки с немногими примерами, необходима индексация исходных данных, ограниченный спектр задач.
Почему предприятия будут управлять своими собственными LLM
Большинство организаций будут использовать API-сервисы для рутинных задач, параллельно принимая частные модели ИИ для специфических бизнес-кейсов. При выборе моделей ИИ для самостоятельного управления следует учитывать:
- Конфиденциальность данных: защита чувствительной информации и получение конкурентного преимущества в соответствии с правилами управления данными.
- Точность: обеспечение надежной работы критически важных приложений для защиты репутации.
- Объяснимость: возможность отслеживать результаты до источников данных перед принятием важных решений и постоянно контролировать их согласованность.
- Стоимость: самостоятельная эксплуатация постоянных моделей на существующей ИТ-инфраструктуре обычно менее затратна.
- Близость: совместное размещение моделей с приложениями обеспечивает быструю реакцию человека.
- Интеграция: бесшовное развертывание в рамках существующей бизнес-логики и систем принятия ИТ-решений.
Понимание ваших требований и вариантов моделей
Искусственный интеллект часто неправильно воспринимается как изолированные приложения, конкурирующие по производительности. Однако мы считаем, что ИИ в конечном итоге станет неотъемлемой функцией каждого приложения, использующего существующую ИТ-инфраструктуру. Понимание ваших данных, требований к использованию и вариантов моделей ИИ имеет решающее значение для успешного внедрения. В то время как некоторые предприятия с крупными объемами данных и уникальными бизнес-задачами могут желать разработать свои собственные крупные языковые модели, большинство получит выгоду от гибких открытых моделей для задач, таких как обслуживание клиентов или обработка заказов.
Распространение ИИ требует ускоренных вычислений в соответствии с потребностями приложений. Модели будут приобретаться из открытой экосистемы, настроены с использованием закрытых данных или интегрированы с коммерческим программным обеспечением. Подготовка к развертыванию ИИ включает обширные работы, выходящие за рамки самой LLM, включая сбор данных, их хранение, обработку, предоставление выводов, валидацию и мониторинг. Таким образом, вычислительная платформа должна поддерживать подготовку данных, построение моделей и их развертывание.
Intel предлагает комплексную платформу ИИ, включая ускоритель Intel® Gaudi® для оптимального соотношения цены и производительности — как сообщается, он обеспечивает в 4 раза большую производительность за доллар по сравнению с Nvidia H100 — и 5-е поколение процессора Intel® Xeon® общего назначения с встроенными функциями ИИ, предназначенными для малых LLM и других рабочих нагрузок ИИ.
- Модели: автоматизированные рецепты и оптимизация моделей для тысяч моделей на платформах, таких как Hugging Face, GitHub и Gaudi Developer Hub.
- Программное обеспечение: программное обеспечение Intel® Gaudi® и набор программ Intel AI, протестированный с более чем 400 моделями ИИ в рамках отраслевых стандартных платформ.
- Готово для бизнеса: настроенные модели ИИ, готовые к производству, с использованием VMware Private AI и Red Hat OpenShift на серверах на базе Xeon.
Ваше путешествие в мир генеративного ИИ начинается сейчас
Путь предприятий начинается с определения бизнес-кейсов — будь то экономия средств за счет оптимизации операций, увеличение доходов через улучшение клиентского опыта или снижение нагрузки на сотрудников для повышения удовлетворенности. Разработчики должны начать с открытой LLM или модели, специфичной для случая использования, убедившись, что они понимают требования к данным и имеют правильные программные инструменты для обеспечения оптимальной производительности по стоимости и удобства использования.
Изучите открытые генеративные ИИ-модели Intel на Hugging Face и начните ваше путешествие в мир генеративного ИИ.
Рейтинг
