Генеративный искусственный интеллект (GAI)
Взлет генеративного искусственного интеллекта (GAI) заставляет принимать решения о разработке и использовании этой технологии в бизнесе. Многие компании уже создают свои стратегии вокруг GAI или планируют это сделать. Это приводит к необходимости настройки продуктов в соответствии с принципами использования искусственного интеллекта.
Разработка GAI-систем, особенно больших языковых моделей (LLM), отличается от традиционных систем искусственного интеллекта. LLM-модели часто обучаются на текстовых данных и проходят валидацию людьми.
Существуют три различные стратегии для разработки и применения GAI:
- Обучение собственных LLM: высокая стоимость вычислений, но полный контроль над данными и высокая настраиваемость.
- Настройка коммерческих LLM, например, ChatGPT, с использованием фреймворков, таких как LangChain: низкая стоимость вычислений, настраиваемость, но ограниченный контроль над данными.
- Использование готовых LLM, таких как ChatGPT/BARD, с ограниченной настраиваемостью и контролем над данными, но сниженной стоимостью вычислений.
Каждый из этих подходов может быть выбран в зависимости от бизнес-критериев компании, таких как стоимость разработки, технические возможности, безопасность данных, время выхода на рынок и риски для бизнес-решений.
