Fino podešavanje za pružanje poslovnih ai vrijednosti

Prije nekoliko mjeseci, Microsoft je predstavio Copilot Tuning, nudeći svojim kupcima način korištenja alata sa niskim kodom u Microsoft Copilot Studio da iskoristite visoko automatizirane fino podešavanje “recepata” obučenih podataka.

Iako su generativni alati za umjetnu inteligenciju (GENII) koji su modeli koji se obučavaju na ogromnim slovima javnih informacija o internetskim i društvenim medijskim platformama, potrebni su modeli koji razumiju njihove interne podatke i procese, a sada su glavni ai posadili vlast rukovodioca i IT šefova, ovo je trenutni fokus komercijalnog AI-ja.

Takvi proizvodi imaju za cilj pružiti AI sustav koji je specifičan za industrijsko sektor u usporedbi s visoko generaliziranim modelima koji su obučeni za slobodno dostupne internetske podatke. Teoretski bi trebali patiti manje od halucinacija koje su uspjeli općenitiji AI modeli i bliže odgovaraju načinu na koji poslovni djeluje.

Ranveer Chandra, potpredsjednik i grupni menadžer proizvoda i uređaja u Microsoftu, objavljene u blogu: “AI alati koji pokreću klizač [large language models] I dohvaćena povećana generacija ne može uvijek razumjeti vaše poslovanje u smislu određenih procesa, terminologije i stila. ” Tvrdio je Microsoftov pristup optimizaciji AI modela za poslovanje, smanjenje složenosti često povezane sa finim podešavanjem projekata.

Jedan od kupaca u Microsoft 365 Copilot (M365) TUNING program ranog pristupa je računovodstvena firma Ernst & Young. Marna Ricker, globalni potpredsjednik za porez u firmi, rekao je da je kompanija integrirala fino podešenu na poreznim domenom sa svojim preduzećima i stručnošću svojih poreznih savjetnika putem M365 da dostavi poboljšanu poreznu uslugu na tržište. “Ova sinergija poboljšava kvalitetu usluge i značajno napreduje porezno i ​​pravno istraživanje sa relevantnim znanjem i inteligencijom lako dostupnim u M365 gdje ljudi već rade”, dodala je.

Prema prognozi Gartnera, tržište specijaliziranih modela GENA će više od 2,5 milijarde dolara do 2026. godine. Dok je to znatno manja od prognoze 23 milijarde dolara za generalne modele GENAI, pokazuje da postoji potražnja u poslovima za takvu tehnologiju.

Roberta Cozza, stariji direktor Analitičar u Gartneru, rekao je da su glavni ai pružatelji usluga fino podešavanje njihovih modela, jer se tu preduzeća kreću. Kupci preduzeća, rekla je, vrednost sarađujem sa pouzdanim davateljem tehnologije, ali su im potrebni i alati zasnovani na gene da odgovore na nešto što je specifično za njihovu domenu. “Ono što zapravo vidimo su modeli specifični za domenu”, rekla je.

Kozza je napomenula da mnogi od njih zapravo kreću od modela otvorenog koda kao baze, a često su raspoređeni kao modeli malih jezika (SLM), koji nude efikasnost u pogledu troškova resursa, ali također pružaju bolju kontrolu jer se mogu obučiti o vlastitim podacima preduzeća.

Genai može dostaviti vrijednost, ali poduzeća je lideri s kojima je razgovarala da želi da se obučava sa pitanjima, podacima i sadržajem specifične industrije koje posluju za poduzeća koja sada žele pružati poslovnu vrijednost sa GENAI-om, te vođe bi trebali razmotriti alternativne pristupe. “Oni moraju da stavljaju svoje vlasničke podatke u ruke ili modela izgradnji ili IT-a pružatelja usluga”, reče CozzA.

“Prepreke za ulazak pomoću osnovnih modela otvorenog koda smanjene su mnogo, tako da smo vidjeli puno manjih pružatelja AI-a koji pomažu velikim kupcima vlastitim malim modelom”, dodala je. “Oni mogu razviti ili vlasnički model poput ChatGpt-a, ali mnogi počinju sa Metanom lamom, a u Europi vidimo Mistral kao polazište.”

Dok 90% modela Genei upravlja nekoliko glavnih pružatelja usluga, Cozza je navodi da je Gartner upiti istrage IT odluka koji posebno trebaju rasporediti europsku tehnologiju AI kao zaštitu u kojem su u skladu s tim u skladu s EU AI AI.

“Ti AI aplikacije i tehnologije koje se smatraju visoko rizikom su one koje će trebati regulirati i udovoljiti zakonom EU AI”, rekla je. “Ali ovo pokriva granični modeli koji su obučeni za internetske podatke.”

Cozza je rekao da su modeli izgrađeni na internim podacima i SLM-u tvrtke koji su objašnjeni, manje je vjerovatno da će zahtijevati regulatorni nadzor. “Trening AI i stvarajući nešto što je više zapravo specifično za domenu poboljšava opću poštivanje jer to možete u skladu sa politikama ili propisima”, dodala je.

Alati poput M365 TUNING TUNINGI neizbježno će smanjiti barijeru za ulazak za IT lidere koji su imali zadatak za pružanje genei sposobnosti, ali SLMS nudi alternativni pristup koji može omogućiti da se omogući lakši i da se lakše poštuje i da se lakše poštuje i u skladu s EU AI ACT.

Pročitajte više o umjetnoj inteligenciji, automatizaciji i robotici

• Intervju: Razvoj CIO strategije za umjetnu inteligenciju

  Napisao: Cliff Saran

• Microsoft Copilot AI spašava sate državne službe administratorske radove

  Napisao: Cliff Saran

• AI postaje Microsoftov najbrži rastući posao

  Napisao: Cliff Saran

• Sigurnosni intervjui: Google preuzme povjerljivo računanje

  Napisao: Cliff Saran