大規模なAI言語モデルを自社開発するトレンドが急成長中

[広告_1]

アクセンチュアの最近の調査によると、大規模言語モデルや生成 AI などの高度な AI テクノロジーを採用している企業は、収益が最大 10% 増加する可能性があり、このテクノロジーを適用していない企業の 2.6 倍になることがわかりました。

人工知能と大規模言語モデル (LLM) の時代では、データサイエンスと AI がワークフローにますます統合されています。しかし、AI モデルをビジネスオペレーションに導入して適用する際にも、多くの課題が伴います。

殉教者の写真修復プロジェクトのAIシステムとインフラをサポートするユニットであるHyratekのCEO、グエン・ヴァン・トゥアン氏によると、AIのトレーニングとコーチングに使用される機器システムの需要は世界中で市場の供給を上回っているという。。購入者は機器を入手するために半年も前にサプライヤーに注文しなければなりません。

AIが湖を作った 2.JPG — 少年が人工知能の仮想少女とチャットしています。写真: ChatGPT

世界は人工知能に役立つハードウェアインフラストラクチャを「渇望」しています。一方、AI システムは集中的にトレーニングされることが多く、非常にコストがかかります。これは、AI を業務に適用する際の障壁となります。

ベトナムの多くの企業はクラウドサービスを利用して AI モデルを導入しています。ただし、この形式は大規模に運用する場合コストがかかり、ワークフローの柔軟性に欠けます。

最近のイベントで、レノボ・ベトナムのゼネラル・ディレクターであるグエン・ヴァン・ザップ氏は、AIを運用および生産プロセスにさらに適用するために、企業ではワークステーションを使用するという新しいトレンドが生まれていると述べました。AI統合。

多くの組織は、セキュリティとトレーニングデータのコストに関する懸念から、大規模言語モデル (LLM) と小規模言語モデル (SLM) を非公開でホストおよび開発する方向に進んでいます。

これにより、ワークフローが最適化されるだけでなく、ビジネスオーナーがタイムリーな意思決定を行うことができ、多くの分野でイノベーションが促進されます。

高性能 CPU と GPU を搭載したワークステーションは、クラウドよりも小規模かつ低コストで AI モデルの開発、チューニング、トレーニングを加速するように設計されています。

ローカルデータを使用すると、セキュリティが向上するだけでなく、データサイエンティストはクローズドループと高速テストを使用して AI モデルをトレーニングできるため、最終結果を得るまでの時間が短縮されます。

AIトレーニング.jpg — 多くの組織が、AI 統合ワークステーションを通じて、プライベートな大規模言語モデル (LLM) と小規模言語モデル (SLM) を開発しています。写真: イラスト

大規模言語モデルの多様性も世界レベルでますます認識されるようになっています。インテルのAIおよびテクニカルマーケティング担当副社長兼ゼネラルマネージャーであるロバート・ハロック氏は、VietNamNetとのインタビューで、デジタル変革を推進するために、各国は独自に大規模な言語モデルを開発できると述べた。ベトナムは主要な言語モデルである。ベトナム語。

インテル副社長によると、いくつかの多言語AIモデルに取り組む過程で、ベトナムと中国は、大規模な言語モデルに要素を組み込むことでうまくローカライズしている2つの国であると考えられています。ローカル言語

ロバート・ハロック氏は、AIは企業におけるビジネス促進に応用できるだけでなく、公共部門でも効果的に応用できると考えています。特に、政府の法的な領域は人工知能にとって最適な環境です。

法律文書は数百ページに及ぶこともあり、そこに含まれるすべての情報や規制を把握するのは困難です。ここで、仮想アシスタントを備えた大規模な言語モデルが登場し、特定のコンテンツに関する質問をしたり、質問に答えたりします。

Finastraの調査によると、人工AIへの関心の点ではベトナムが現在市場をリードしている。調査結果によると、ベトナム人の91％が人工AIがもたらす肯定的な価値に反応を示しました。