Искусственный интеллект (ИИ) существенно трансформируется, поскольку предприятия ищут более эффективные и экономически выгодные подходы. Бережливый ИИ — практика разработки небольших языковых моделей, которые более эффективны и требуют меньших вычислительных мощностей, чем более традиционные модели с большим языком, — возник как стратегия, которая отдает приоритет минимальному потреблению ресурсов, одновременно обеспечивая максимальную ценность для бизнеса. Он использует подходы, заимствованные из бережливых методологий, первоначально использовавшихся в производстве и разработке продуктов, чтобы сосредоточиться на оптимизации разработки и внедрения систем искусственного интеллекта.
Бережливый искусственный интеллект становится все более актуальным, поскольку компании ищут более эффективные способы оптимизации затрат на облако. Этот подход отдает приоритет гибкому принятию решений на основе данных и постоянному совершенствованию, что позволяет предприятиям использовать возможности искусственного интеллекта устойчивым и масштабируемым образом. Вот что вам нужно знать.
Расцвет модели малого языка
На фоне развития корпоративного искусственного интеллекта все большее значение приобретают модели малых языков (SLM) и разработки с открытым исходным кодом. Этот сдвиг напрямую связан со значительными затратами и требованиями к ресурсам, предъявляемыми большими языковыми моделями (LLM) в генеративных системах искусственного интеллекта. Такие LLM, как GPT-4 от OpenAI и Llama от Meta, продемонстрировали исключительные способности в понимании и создании человеческого языка. Однако их вычислительные требования, стоимость облачных вычислений, энергопотребление, операционные задержки и сложность представляют собой серьезные проблемы для предприятий.
Все больше предприятий обращаются к SLM как к практической альтернативе развертыванию генеративного ИИ в облачных и необлачных средах для решения этих проблем. SLM разработаны таким образом, чтобы быть более эффективными в отношении требований к вычислительным ресурсам и энергопотреблению, что приводит к снижению эксплуатационных затрат и более привлекательной окупаемости инвестиций в инициативы в области искусственного интеллекта. Более быстрые циклы обучения и развертывания делают SLM более привлекательными для предприятий, которым нужна гибкость и оперативность на быстро меняющемся рынке.
Сообщество открытого исходного кода также сыграло ключевую роль в продвижении и внедрении экономичного искусственного интеллекта и SLM. Платформы и инструменты, такие как Llama 3.1 от Meta, Alpaca от Stanford, StableLM от Stability AI, а также предложения от Hugging Face и Watsonx.ai от IBM, делают SLM более доступными, снижая входные барьеры для предприятий всех размеров. Такая демократизация возможностей ИИ означает революционную тенденцию, поскольку все больше организаций могут внедрять передовой корпоративный ИИ, не полагаясь на проприетарные и дорогостоящие решения.
Преимущества моделей малого языка
С точки зрения предприятия, внедрение экономичного искусственного интеллекта и SLM дает несколько преимуществ. Эти модели позволяют экономически эффективно масштабировать развертывание искусственного интеллекта, повышать гибкость и более тесно согласовывать возможности ИИ с меняющимися потребностями бизнеса.
Кроме того, SLM, размещенные локально или в частных облаках, решают проблемы конфиденциальности и суверенитета данных, удовлетворяя нормативным и нормативным требованиям, сохраняя при этом надежную безопасность. Снижение энергопотребления SLM поддерживает корпоративные инициативы по устойчивому развитию. Переход к меньшим языковым моделям, подкрепленный инновациями с открытым исходным кодом, меняет подход предприятий к искусственному интеллекту, снижая стоимость и сложность больших генеративных систем искусственного интеллекта, предлагая жизнеспособный, эффективный и настраиваемый путь вперед.
Как предприятия могут подготовиться к SLM
Поскольку ландшафт корпоративного ИИ претерпевает трансформацию, отмеченную растущим внедрением SLM и достижений с открытым исходным кодом, предприятиям следует заранее подготовиться к эффективному использованию этих технологий. Вот основные шаги, которые организации могут предпринять для подготовки:
- Обучающие команды: Предприятиям следует инвестировать в программы обучения, чтобы обучить свои команды нюансам УУЗР. Это включает в себя понимание преимуществ SLM перед большими языковыми моделями (LLM), возможностей настройки, предлагаемых SLM, и повышения эффективности, связанного с развертыванием SLM в различных вариантах использования.
- Оцените варианты использования: Для предприятий крайне важно оценить существующие варианты использования ИИ и определить, где SLM может принести наибольшую пользу. Определение конкретных задач или процессов, которые могут извлечь выгоду из гибкости и экономической эффективности SLM, поможет организациям расставить приоритеты в своих усилиях по внедрению.
- Разработайте план миграции: Предприятиям следует создать комплексный план миграции, в котором описываются шаги, необходимые для перехода от LLM к SLM. Этот план должен включать сроки, распределение ресурсов и показатели производительности для отслеживания успеха процесса миграции.
- Сотрудничать с продавцами: Взаимодействие с поставщиками, предлагающими решения SLM, и использование их опыта может упростить процесс внедрения. Поставщики могут предоставить рекомендации по передовому опыту, помочь с выбором модели и предложить поддержку во время развертывания SLM в корпоративных средах.
- Устраните проблемы конфиденциальности данных: Учитывая повышенное внимание к конфиденциальности и безопасности данных, предприятия должны обеспечить, чтобы внедрение SLM соответствовало соответствующим нормам и отраслевым стандартам. Внедрение надежных мер управления данными и протоколов шифрования имеет важное значение для защиты конфиденциальной информации.
- Оптимизация инфраструктуры: Предприятиям следует оценить существующую ИТ-инфраструктуру и определить, необходимы ли какие-либо обновления или модификации для поддержки развертывания SLM. Это может включать в себя инвестиции в дополнительные вычислительные ресурсы, оптимизацию сетевых подключений или расширение возможностей хранения данных.
- Улучшение мониторинга и отчетности: Внедрение надежных механизмов мониторинга и отчетности имеет важное значение для отслеживания эффективности УУЗР в режиме реального времени. Предприятиям следует установить ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки эффективности развертывания SLM и принятия решений на основе данных для постоянного улучшения.
- Поощряйте сотрудничество: Развивайте культуру сотрудничества внутри организации, чтобы обеспечить участие всех соответствующих заинтересованных сторон в процессе внедрения УУЗР. Межфункциональные команды, состоящие из специалистов по данным, ИТ-специалистов и руководителей бизнеса, могут работать вместе для успешного внедрения и максимизации преимуществ SLM.
SLM предлагают значительные преимущества
Применяя упреждающий подход к подготовке к использованию SLM, предприятия могут извлечь выгоду из эффективности, гибкости и возможностей настройки, предлагаемых этими инновационными моделями искусственного интеллекта. Использование SLM как части стратегии экономичного искусственного интеллекта может дать организациям возможность обеспечить устойчивый рост, добиться измеримых бизнес-результатов и оставаться впереди на растущем конкурентном рынке.
