اخبار

بناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية: رؤى من MosaicML


توجه إلى مكتبتنا عند الطلب لعرض الجلسات من VB Transform 2023. سجل هنا


لا يزال هناك الكثير من السذاجة في المؤسسة حول بناء نماذج لغوية كبيرة (LLMs) وأنظمة ذكاء اصطناعي أخرى – وهذا ليس مفاجئًا ، لأنها تظهر فقط في الاتجاه السائد.

كما وصفه نافين راو ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة MosaicML ، هناك مجموعة كاملة من الخيارات التي يجب على الشركات أخذها في الاعتبار. يمكنهم استخدام OpenAI والنماذج الأخرى الموجودة ؛ يمكنهم ضبط هذه الأدوات لحالات استخدام محددة ؛ يمكنهم بناء نماذج من الصفر. غالبًا ما تستخدم الشركات الأكثر تقدمًا في التفكير العديد من الأدوات معًا أثناء تنسيق النماذج المخصصة لمجالات معينة وحالات استخدام.

وأشار راو إلى أن مفهوم مزج النماذج أو الخلط والمطابقة لم يتم فهمه جيدًا بعد.

قال في محادثة مع مؤسس VentureBeat مات مارشال في VentureBeat Transform 2023 هذا الأسبوع: “بدأ الجميع في الالتفاف حول هذا الأمر. كل شيء جديد جدًا. لم يعرف معظم الناس حتى ما هو نموذج اللغة الكبير أو GPT قبل 9 أشهر. ربما تكون واحدة من أسرع التحولات التي رأيتها في حياتي المهنية “.

حدث

VB Transform 2023 حسب الطلب

هل فاتتك جلسة من VB Transform 2023؟ سجل للوصول إلى المكتبة عند الطلب لجميع جلساتنا المميزة.

سجل الان

التخصيص ، لا حاجة لإنفاق الملايين

حصلت شركة MosaicML ، التي تساعد المؤسسات على تدريب ونشر LLMs وأنظمة الذكاء الاصطناعي العامة الأخرى ، في أواخر يونيو من قبل شركة البيانات Lakehouse وشركة Databricks للذكاء الاصطناعي مقابل 1.3 مليار دولار. أطلقت الشركة الناشئة طراز MPT-7B في مايو ، والذي كلف بناؤه 200000 دولار.

“إنه ليس 100 مليون دولار” ، هذا ما أكده راو المسترخى والمنخفض على السعر. “الجميع بحاجة إلى إخراج ذلك من أذهانهم.”

>> اتبع جميع تغطية VentureBeat Transform 2023 الخاصة بنا <<

على حد تعبيره ، لا تحتاج النماذج إلى القدرة على التفلسف حول مواضيع مثل كيف سقطت روما. تحتاج المنظمات فقط إلى ضمان القدرات العامة والصحة لحالات الاستخدام الخاصة بها. وقال “هذا ليس بالضرورة ما بنته شركة أوبن إيه آي”.

وأشار إلى أنه في كثير من الحالات ، لا تزال الشركات تجمع البيانات ، والمرحلة التالية هي “كيف يمكنني تنشيط تلك البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي؟”

وقال إنه مع أخذ ذلك إلى المستوى التالي ، في بناء نموذج والحفاظ على السيطرة عليه ، يجب على الشركات أن تدرب مسبقًا وتضع بياناتها الخاصة في البيانات الموجودة. كما أكد أنه من الصعب على مزود نموذج واحد أن يبني لكل مجال ، لذلك يجب على المنظمات أن تضع القدرة على بناء النموذج في أيدي أولئك الذين لديهم خبرة في مجالاتهم.

يرى MosaicML أن المستخدمين الأوائل يضعون النماذج في الإنتاج ، ويطلبون التعليقات من المستخدمين ، ثم يعدلوا ويبنيون خط الأنابيب وحلقة التغذية الراجعة.

قال “إنها هذه الحلقة المستمرة من الابتكار والتحسين”.

الذكاء الاصطناعي التوليدي له “ قيمة هائلة ”

MosaicML ، من جانبه ، شرع في إنشاء واجهة مستقرة عبر السحابة لتبسيط تدريب النماذج الكبيرة. قال راو إن الشركة أنفقت 35 مليون دولار فقط من بدايتها في عام 2023 ووصلت للتو إلى 50 عميلًا. وأوضح أن الشركة انتقائية فيما يتعلق بمن يعملون معه: يجب أن يكون العملاء مؤسسات ذات فرق عمل قوية وبيانات في شكل معقول.

في البداية ، رأت الشركة أن الذكاء الاصطناعي ككل والذكاء الاصطناعي التوليدي له “قيمة هائلة”.

قال “إن ChatGPT جديد على الكثير من الناس ، ولم يكن جديدًا بالنسبة لنا”. وصف روبوت المحادثة بأنه “ترفيهي” واعترف بأنه اعتقد في البداية أنه سيكون “محظورًا” (حتى بدأ أطفاله المراهقون يتحدثون عنه).

وأشار إلى أن الشركات الناشئة ، بحكم طبيعتها ، تتمتع بقدرة فريدة على اتخاذ الرهانات ، والقفز على الأشياء بسرعة ، والعمل عليها مثل الجنون ، وتكوين مجالات مناسبة لأنفسهم.

مساعد الطيارين في كل شيء

بالنظر إلى المستقبل ، ستستغرق المؤسسة التقليدية بضع سنوات أخرى للوصول إلى ذروة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. قال راو إن Fintech هي دائمًا من أوائل المتبنين للتقنيات الجديدة ، كما أن استخدامها في الرعاية الصحية يتزايد أيضًا ، في حين أن شركات الأدوية الكبرى لديها “وعد”.

ستكون حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا حول تجارب المستهلك و “طرق جديدة لمعالجة بياناتك” للبحث المخصص ولتوفير السياق والتخصيص. وقال إن دعم الأتمتة والطيارين المشتركين سيعملون أيضًا كأدوات مهمة.

قال راو: “إن وتيرة التغيير عالية جدًا في الوقت الحالي ، إنه أمر مخيف بالنسبة لي ، لأي شخص”. لن تحل محل الوظائف ، بل ستعزز وظائف الناس حقًا. سيكون هناك طيارون مساعدون للمحامين ، طيارون مساعدون للأطباء ، طيارون مساعدون لكل شيء “.

فيما يتعلق بالاستحواذ على Databricks ، قال Rao إنه لم يكن يبحث عن شراء شركته ، لكن MosaicML وجد “تآزرًا قويًا” مع شركة برمجيات المؤسسة التي تخدم 10000 عميل. كما وصفها ، يمكن لـ Mosaic ML “الالتصاق” بما أنشأه Databricks.

قال راو: “الشركات متعطشة لهذا”. “نريد الفوز. نريد أن نكون هناك أولاً “.

مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى