برای موفقیت تیم های علم داده، رهبران کسب و کار باید اهمیت Mlops، modelops و چرخه زندگی یادگیری ماشین را درک کنند. این قیاس ها و مثال ها را امتحان کنید تا اصطلاحات را از بین ببرید.
با افزایش علاقه (و پول) به هوش مصنوعی مولد، چه چیزی برای توسعه و بهبود سرویس ابری سنتی که شرکت ها به آن نیاز دارند باقی می ماند؟
کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی اکنون در حال استفاده گسترده است، اما ممکن است تا زمانی که آسیب وارد نشده است، از تمام خطرات استفاده از آن ندانیم. به مشکلات امنیتی و کدهایی فکر کنید که منابع را هدر می دهند.
علیرغم ادعاها مبنی بر اینکه ما در رکود هستیم، هوش مصنوعی رشد فوق‌العاده‌ای را به دنبال خواهد داشت. بهینه سازی سیستم های ابری هرگز مهم تر از این نبوده است.
آمازون قابلیت های مولد هوش مصنوعی را به Lex، ابزار توسعه ربات چت خود اضافه کرده است.
همانطور که همه آماده می شوند تا به سمت هوش مصنوعی مولد و مدل های زبان بزرگ بپرند، ابر عملکرد قوی خود را ادامه خواهد داد.
هیاهو در مورد هوش مصنوعی مولد بسیار داغ است و اپراتورهای ابری در مورد احتمالات هیجان زده هستند. ابتدا، بیایید مشکلات منحصر به فردی که می تواند ایجاد کند را پیش بینی کنیم.
چهل سال پیش، هوش مصنوعی به دلیل قیمت بالایش تا حد زیادی کنار گذاشته شد. با یافتن مزایای واقعی کسب و کار، می توانید بهتر از توسعه دهندگان دیروز عمل کنید.
این شرکت در حال آزمایش ویژگی‌های مبتنی بر GPT برای پلتفرم کم‌کد خود بوده و قصد دارد قابلیت‌هایی را برای ساده‌سازی توسعه برنامه‌ها و ارائه راهنمایی در مورد بهترین شیوه‌ها اضافه کند.
از React و Stable Diffusion API برای ساختن یک برنامه هوش مصنوعی واکنشی که تصاویر را از متن ارسال شده توسط کاربر تولید می کند، استفاده کنید.
مایکروسافت و اوراکل برای پشتیبانی از استنباط مدل‌های هوش مصنوعی که برای تقویت جستجوهای محاوره‌ای بینگ بهینه شده‌اند، قراردادی چند ساله منعقد کرده‌اند.
محیط توسعه هوش مصنوعی مایکروسافت برای دسکتاپ که در یک پیش‌نمایش اولیه موجود است، به شما امکان می‌دهد مدل‌های زبانی کوچکی بسازید که روی رایانه‌های شخصی و دستگاه‌های تلفن همراه اجرا شوند.
صحبت های زیادی وجود دارد، اما پیاده سازی واقعی هوش مصنوعی مولد در فضای ابری زیاد نیست. بهتر است قبل از راه اندازی پروژه های گران قیمت، همه قطعات را در جای خود داشته باشید.
به گفته تحلیلگران، مدل های زبان بزرگ مبتنی بر منبع باز مانند Dolly تقاضای بالایی دارند زیرا شرکت ها می خواهند از آنها برای موارد استفاده هدفمند یا خاص استفاده کنند.
ChatGPT تنها گزینه شما برای تولید محتوا و بینش از هوش مصنوعی نیست. در اینجا ۱۴ مدل زبان بزرگ ارائه شده است که ChatGPT را برای پول خود مورد استفاده قرار می دهد.
هوش مصنوعی مولد می تواند تجزیه و تحلیل و بینش ارزشمندی را در اختیار اپراتورهای فناوری اطلاعات قرار دهد. اما در مورد امنیت داده ها، قابلیت اطمینان، یکپارچه سازی گردش کار و شرایط مورد نیاز برای استقرار موفقیت آمیز چیست؟
به روز رسانی ها شامل اضافه شدن مدل های پایه جدید به همراه قابلیت های برداری برای چندین پایگاه داده است.
هیچ کس در قدرت هوش مصنوعی شکی ندارد، اما شرکت ها باید بدانند که می تواند به استقرار برنامه های کاربردی بسیار زیاد، مشکلات مقیاس پذیری و گرانی هزینه ها نیز منجر شود.
LangChain یک SDK است که ادغام مدل‌ها و برنامه‌های زبان بزرگ را با زنجیر کردن مؤلفه‌ها و نمایش یک API ساده و یکپارچه ساده می‌کند. در اینجا یک پرایمر سریع است.
گیت هاب نسخه آزمایشی چت ربات کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی خود را در دسترس همه مشتریان GitHub Copilot for Business قرار داده است.
