Обширни концепции за генеративения изкуствен интелект за ръководители

Генеративният AI, революционна част от изкуствения интелект, надхвърля традиционните модели, като извлича сложни взаимоотношения от многоброен набор от данни, което позволява създаването на разнообразни резултати. Това включва оригинален текст, изображения, видеоклипове, музика и дори формули за химични съединения. Концепции като zero-shot и few-shot обучение разширяват неговия потенциал отвъд пълното му обучение.

Да разберем динамиката на моделите:

Големите модели (LMs), първоначално фокусирани върху текст, са се развили в мултимодални същества, способни да генерират не само текст, но и изображения и други. Големите езикови модели (LLMs) са преобладаващ тип LM, който основно се фокусира върху текст. Въпреки това, съвременните LLMs навлизат в мултимодалната област, способни не само да генерират текст от ‘prompts’, но и изображения от текст, изображения от изображения и други. Тези модели обикновено разполагат с милиарди или дори стотици милиарди параметри, което показва значителния им размер и сложност. Традиционно по-големите модели показват по-големи възможности, но идват с по-високи разходи за обучение и експлоатация. Тази парадигма се променя, тъй като по-малките модели стават по-ефективни и мощни, преоформяйки пейзажа на езиковите модели.

Моделите на основата, достъпни чрез APIs, служат като основа за създаването на персонализирани приложения за генеративен AI, правейки технологията по-достъпна за организациите. Интеграцията на генеративни възможности в утвърдени продукти, като Google Workspace, се очертава като забележителна тенденция.

Стратегически съображения

Доставчиците на софтуер интегрират генеративен AI в своите продукти, опростявайки интеграцията в работните процеси за продуктивност - Google Workspace интегрира генеративни възможности. AI колаборатори като Bard въвеждат иновативни начини за повишаване на продуктивността.

Въпреки това, за оптимални ползи, организациите можат да разгледат възможността за разработване на персонализирани приложения за генеративен AI за следващо поколение клиентски изживявания или вътрешни иновации, изискващи достъп до основни модели.

Създаването на вътрешни модели отнема време, скъпо и сложно, особено за големите модели, които водят до значителни разходи за изчислителни ресурси. Много организации разглеждат възможността за използване на модели на трети страни, като Google’s PaLM 2, за да се справят с тези предизвикателства.

Организациите може да имат нужда от различни основни модели или персонализирани варианти, за да удовлетворят разнообразните AI нужди на различните екипи. Нуждите, които изискват по-големи модели, сложни ‘prompts’ или многобройни резултати, може да включват обработка на повече токени, което влияе върху избора на модели, персонализация и свързаните с това разходи.

Например, създаването на диалог в реално време за VR игра може да изисква напреднали основни модели, докато чатбот за търговия на дребно, който се възползва от рентабилни, ясни и кратки отговори, може да избере по-лек LM.

Персонализиране на основните модели:

• Дизайн на ‘prompts’: Изготвянето на ‘prompts’ оформя поведението на основните модели, като влияе върху техния отговор. Това включва насочване на крайните потребители в генеративните AI приложения и обучение на модела с основни инструкции.
• Оптимизация на параметри: Икономически ефективен метод, който включва подаване на примери на модела без преобучение, оптимизиране на изхода без значителна инвестиция на ресурси.
• Фина настройка: Подробна персонализация, постигната чрез обучение на модела с нови данни, подходяща за силно диференцирани случаи на генеративен AI или специализирани резултати, като правен или медицински речник.
• Обучение чрез подкрепление от човешка обратна връзка (RLHF): Фина настройка на основните модели с модел на награда, съгласуван с човешка обратна връзка.
• Вграждания: Представляване на данни като вектори, вгражданията позволяват разбиране на взаимоотношенията между данните, важно за създаване на препоръчителни системи, класификатори и сложни генеративни AI приложения.

Персонализиране на генеративния AI за вашия бизнес:

• Персонализиране на поведението: Разработването на персонализирани генеративни AI приложения изисква персонализиране на поведението на основните модели. Това включва обучение на нови умения за специализирани случаи и осигуряване на точни, съответстващи на марката отговори от чатботовете.
• Нива на персонализация: Различни нива на персонализация са възможни, вариращи от обучени работници или разработчици до такива, изискващи експертиза в машинното обучение.
• Подкрепа за генеративен AI от Google Cloud: С подкрепата на Google Cloud за генеративен AI в обновлението на Vertex AI, екипите лесно могат да оптимизират модели за задачи като създаване на маркетингово съдържание. Процесът включва качване на документи за марката, прессъобщения и други активи.
• Улеснени процеси с Gen App Builder: Gen App Builder на Google Cloud улеснява създаването на вътрешни приложения за корпоративно търсене, предлагаща по-бърза алтернатива на ръчните процеси с вграждания, векторна база данни и основен модел.
• Избор на модели или доставчици: Изискванията за персонализация са основни при избора на основни модели или доставчици. Фактори като възможностите на платформата на ниво предприятие, настройка и вградена сигурност и поверителност значително влияят на лекотата на възприемане и употреба.

Започнете вашето AI пътуване с Cloud Office

Сега, когато сте въоръжени с пълно разбиране на тези ключови концепции за генеративения AI, е време да разгледате възможностите. Ако смятате това съдържание за интересно и искате да научите повече, препоръчваме ви да разгледате подробния блог пост на Google по темата и да се свържете с Cloud Office чрез опцията за резервация на среща. Нашият опит може безпроблемно да интегрира генеративния AI във вашите работни процеси, осигурявайки иновация и ефективност. Започнете да изследвате днес!