Корпоративный ИИ скоро изменится навсегда

В этом видео рассматривается, почему корпоративный ИИ вот-вот выйдет за рамки нынешней одержимости крупными базовыми моделями и передовыми языковыми моделями. Хотя эти системы мощны и полезны для повышения производительности, коммуникации, обслуживания клиентов, планирования, программирования, анализа и других общих бизнес-задач, они вряд ли останутся центром архитектуры корпоративного ИИ. Следующий этап будет определяться малыми и средними языковыми моделями, которые узко сфокусированы, специфичны для бизнеса и построены на основе корпоративных данных. Эти модели могут работать ближе к системам, рабочим процессам и данным, которые имеют наибольшее значение, предоставляя организациям лучший контроль, снижение затрат, улучшенную конфиденциальность, более надежное управление и большую практическую ценность для бизнеса. Вместо того чтобы полагаться на одну огромную модель для выполнения всех задач, предприятия будут все чаще создавать многоуровневые архитектуры ИИ, где передовые модели будут поддерживать широкие языковые и логические задачи, в то время как меньшие модели будут выполнять основную операционную работу. Этот сдвиг изменит то, как CIO, CTO, архитекторы и руководители бизнеса думают об инвестициях в ИИ, рисках, суверенитете данных и долгосрочной стратегии. Если ваша организация делает ставку на самые передовые модели ИИ, это видео объясняет, почему более разумным шагом может стать создание специализированных систем ИИ, решающих конкретные бизнес-задачи. Биография Обладая более чем 30-летним опытом работы в сфере корпоративных технологий, Дэвид Линтикум является всемирно признанным лидером мнений, новатором и влиятельным лицом в области облачных вычислений, ИИ и кибербезопасности. Он является автором более 17 бестселлеров, более 7000 статей и 50 курсов на LinkedIn Learning. Он также часто выступает в качестве основного докладчика, ведущего подкастов и эксперта в СМИ по темам, связанным с цифровой трансформацией, облачной архитектурой, ИИ и облачной безопасностью. Ссылки на материалы к этому видео: 1. Дэвид Линтикум, страница автора на InfoWorld: https://www.infoworld.com/author/davi... 2. NIST, Структура управления рисками в области искусственного интеллекта, AI RMF 1.0: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/... 3. Стэнфордский институт искусственного интеллекта (HAI), О возможностях и рисках базовых моделей: https://arxiv.org/abs/2108.07258 4. Джордан Хоффманн и др., Обучение вычислительно-оптимальных больших языковых моделей: https://arxiv.org/abs/2203.15556 5. Эдвард Дж. Ху и др., LoRA: Низкоранговая адаптация больших языковых моделей: https://arxiv.org/abs/2106.09685 Цитирования в области ИИ: • GPT 4.0 и 4.1 используются для исследований и разработки сценариев. • Bonkers Advanced используется для создания эскизов. Где меня можно найти: Мой курс по архитектуре генеративного ИИ на GoCloudCareers: https://www.gocloudarchitects.com/gen... Мой блог на InfoWorld: https://www.infoworld.com/author/Davi... Подписывайтесь на меня в LinkedIn:   / davidlinthicum   Подписывайтесь на меня в X/Twitter:   / davidlinthicum   Мои курсы на LinkedIn Learning:   / david-linthicum   Посмотрите мой другой канал на YouTube:    / @cloudcomputinginsider   Мои последние книги: https://a.co/d/c7YK7lz https://a.co/d/0cJXtqs Спонсорство видео Возможности сотрудничества: Напишите мне по электронной почте: david@linthicumresearch.com