İnsan gücü, bütçe ve zaman!!

AI teknolojisi tüm sektörlerdeki işletmeler için çok değerli olmuştur. Geçtiğimiz yıl yapay zeka daha da etkili hale geldi.

Exploring Topics'e göre, 250 milyondan fazla işletme dünyanın her yerinde yapay zeka kullanılıyor. Bundan yararlanmanın yollarından biri de üretken yapay zeka teknolojisidir.

Başlarken üretken yapay zeka yolculuğuKaynakları, uzmanlığı, bütçeyi ve zaman çizelgelerini dikkatle değerlendirmek çok önemlidir. Şirket içi bir model oluşturmak, derin bilgi birikimi, yüksek maliyetler ve uzun süreli geliştirme gerektirir ve kuruluşları kritik bir seçim yapmaya zorlar: ısmarlama üretime yoğun yatırım yapın veya önceden oluşturulmuş çözümlerin hızından ve erişilebilirliğinden yararlanın.

Bu blogu yazmadan önce Gelişmiş Analytics ve Başkan Yardımcısı Ragoth Sundararajan'a ulaştım. üretken yapay zeka Indium Software'de. Ben fikirlerimi açıklarken aklıma bir araştırma geldi ve bana şunu sordu: bir dizi soru.

“'Yapmak mı satın almak mı' diye sorduğumuzda, önermeyi açıkça belirtmeliyiz. Gen AI modellerinin hangi bölümünü düşünüyoruz? Örneğin, GPT veya Llama gibi çok sayıda önceden eğitilmiş modeller; maliyeti fahiş olduğundan çoğu insan için 'inşa etmek' bir seçenek değildir. Orada, eğer bu tür modellere erişim bedava değilse 'satın almak' zorundayız. 'Yapım' derken, önceden eğitilmiş LLM'nin yanı sıra özelleştirmeyi mi yoksa ince ayarı mı kastediyorsunuz?"

Üretken yapay zekadaki "yapmak mı satın almak mı" sorusunun dikkatli bir şekilde çerçevelenmesi gerektiği konusunda haklı. GPT-3 veya Llama gibi çok sayıda önceden eğitilmiş model söz konusu olduğunda, gerekli olan muazzam maliyet ve uzmanlık nedeniyle çoğu kişi için inşa etmek mümkün değildir. Bu durumlarda, önceden eğitilmiş modellerin API'ler aracılığıyla satın alınması veya bunlara erişilmesi geçerli tek seçenektir. Ancak, bu önceden eğitilmiş modellerin üzerine kişiselleştirme ve ince ayar yapma düşünüldüğünde konuşma daha incelikli hale geliyor.

İşte daha teknik bir döküm!

Nesil Yapay Zeka Teknik Özellikleri

• Temel Model Seçimi: Önceden eğitilmiş modelin seçimi büyük ölçüde özel ihtiyaçlarınıza ve kaynaklarınıza bağlıdır. GPT-3 ve Jurassic-1 Jumbo güçlü ancak pahalıdır; BLOOM ve EleutherAI'nin WuDao 2.0'ı gibi daha küçük modeller ise iyi performansla daha uygun fiyatlı alternatifler sunar.
• RAG'ın (Geri Alma-Artırılmış Üretim) Önemi: RAG, alma tekniklerini üretim sürecine entegre ederek modellerin harici veritabanlarından ilgili bilgilere erişmesine ve bunlardan yararlanmasına olanak tanır. Bu, gerçek doğruluğu ve göreve özgü performansı önemli ölçüde artırabilir. Yapay zekanızı ipuçları bulmak için geniş bir metin ve kod kitaplığında arama yapan bir dedektif olarak hayal edin. RAG, bu kitaplıktan parçacıkları kendi yaratıcı dokusuna dönüştürerek tam da bunu yapmasına olanak tanıyor. Bu yaklaşım, yapay zekanızın gerçeklere dayalı olarak doğru olmasını ve gerçek dünya verilerine dayanmasını istediğinizde mükemmeldir.
• Uygulama Karmaşıklıkları: Önceden eğitilmiş modellerin ince ayarlanması ve özelleştirilmesi teknik zorluklar içerir. TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme çerçeveleri konusunda uzmanlığa, güçlü GPU'lara veya TPU'lara erişime ve ince ayar için potansiyel olarak önemli veri kaynaklarına ihtiyacınız olacak.
• Üretim ve LMOps: İnce ayarlanmış bir modelin üretime taşınması, sağlam altyapı, izleme ve operasyonel süreçler gerektirir. Buna sürüm kontrolü, güvenlik önlemleri ve sürekli performans izleme (LMOps) Model stabilitesini ve güvenilirliğini sağlamak için.
• Hızlı Mühendislik: Yönlendirmeleri yapay zekanızın kulağına gelen ve onun yaratıcı yolculuğuna rehberlik eden fısıltılar olarak düşünün. Bu yaklaşım, aradığınız yaratıcı hazineye giden bir harita gibi mükemmel talimatlar dizisinin hazırlanmasını içerir. Bu hassas bir sanattır, ancak ustalaşıldığında bir olasılıklar dünyasının kilidini açar ve yapay zekanızın hayal gücünü hassas bir şekilde yönlendirmenize olanak tanır.

Farklı Bağlamlarda İnşa Etme ve Satın Alma Karşılaştırması

• Özel önceden eğitilmiş modeller oluşturma: Yalnızca geniş bütçeli ve uzmanlığa sahip büyük kuruluşlar için uygundur. Maksimum kontrol ve özelleştirme sunar ancak yüksek bir maliyete sahiptir.
• Önceden eğitilmiş modellere ince ayar yapma: Küçük ekipler ve startuplar için daha erişilebilir seçenek. Teknik uzmanlık gerektirir ancak iyi bir performans ve maliyet dengesi sunar. Bu klasik yaklaşım, hazır bir takım elbiseye kişiye özel bir dokunuş katmak gibidir. Yaka veya yakaların ayarlanması gibi modelin dahili parametrelerini özel ihtiyaçlarınıza uyacak şekilde değiştirebilirsiniz. Bu güçlü ve çok yönlü bir araçtır ancak modelin iç işleyişinin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir.
• API'ler aracılığıyla önceden eğitilmiş modelleri kullanma: En kolay ve en hızlı seçenek, ancak sınırlı özelleştirme ve kontrol. Maliyetler kullanıma bağlı olarak değişebilir.

Sonuçta inşa etme veya satın alma kararı sizin özel ihtiyaçlarınıza, kaynaklarınıza ve teknik yeteneklerinize bağlıdır. Kritik görevler için son derece özelleştirilmiş modellere ihtiyacınız varsa, zorluklara rağmen inşa etmek haklı görülebilir. Ancak çoğu durumda, önceden eğitilmiş modellerde ince ayar yapmak veya API erişiminden yararlanmak daha pratik ve uygun maliyetli bir yaklaşım sunar. Bu engellere rağmen, özel çözümlerin ve tescilli teknolojinin potansiyeli, bu dönüştürücü yolculuğa çıkmanın cazibesini vurguluyor.

Üretken Yapay Zeka platformu satın alma

Önceden oluşturulmuş bir platformu tercih etmek, hızlı dağıtım ve bir dizi işlevselliğe anında erişim sağlayarak pazara çıkış süresini en aza indirir ve yatırım getirisini hızlandırır. Ek olarak, altyapı geliştirme ve uzman personel alımı yükünü hafifleterek işletmelerin kaynakları başka yerlere tahsis etmelerine olanak tanır. Saygın satıcılar tarafından sağlanan sürekli destek, bakım ve veri güvenliği güvencesi, bu yaklaşımın çekiciliğini daha da vurgulamaktadır. Ancak özelleştirmedeki sınırlamalar ve güncellemeler ve iyileştirmeler için satıcıya bağımlılık, abonelik ücretlerinin uzun vadeli maliyet etkilerinin yanı sıra potansiyel dezavantajlar da doğurmaktadır.

Sonuçta karar, ihtiyaçların, kaynakların ve risk toleransının dikkatli bir şekilde dengelenmesine bağlıdır. Önceden oluşturulmuş çözümler hız ve rahatlık sunarken, özel oluşturulmuş modeller özel iş akışları üzerinde daha fazla esneklik ve kontrol sağlar. İşletmeler ölçeklenebilirliği, uzun vadeli sürdürülebilirliği ve bütçe kısıtlamalarına uyumu göz önünde bulundurarak önceliklerini dikkatli bir şekilde değerlendirmelidir. Kuruluşlar, her yaklaşımın artılarını ve eksilerini iyice tartarak, kendi benzersiz koşullarına ve hedeflerine en uygun, bilinçli bir karar verebilir.

Ek hususlar

• Hibrit yaklaşım: Önceden oluşturulmuş bir platformun üzerine özel bir model oluşturarak her iki yaklaşımın unsurlarını birleştirebilirsiniz. Bu size her iki dünyanın da en iyisini verebilir: esneklik ve hız.
• Açık kaynaklı modeller: Özel çözümünüzün yapı taşları olarak açık kaynaklı LLM'leri kullanmayı düşünün. Bu, üretken yapay zekaya başlamanın uygun maliyetli bir yolu olabilir.
• LLM uzmanlarıyla ortak olun: Yolculuğunuzu yönlendirmek ve kuruluşunuz için en iyi kararı vermenize yardımcı olmak için uzman LLM danışmanlıklarından uzmanlık isteyin.

Ancak her şey güneşli ve gökkuşakları değil: Stratejik karar alma

Özelleştirme ve Canlı yayına geçme

• Tam kontrol ve kişiselleştirme arayışındaki kuruluşlar inşa etmeye yönelebilir.
• Hızlı dağıtıma, maliyet verimliliğine ve daha kolay uygulamaya öncelik verenler satın almayı tercih edebilir.

Uzmanlık ve kaynak tahsisi:

• Oluşturma, kaynakları temel yetkinliklerden uzaklaştırabilecek özel becerilere sahip özel bir ekip gerektirir.
• Satın alma, kuruluşların şirket içi bir ekibe yatırım yapmadan yapay zeka uzmanlarının uzmanlığından yararlanmasına olanak tanır.

Risk azaltma:

• İç gelişimde zorluk yaşayan veya belirsizliklerle karşı karşıya kalan kuruluşlar, satın almayı daha pratik ve risk azaltıcı bir çözüm olarak görebilirler.

Ölçeklenebilirlik ve geleceğe hazırlık:

• Satın alma, kullandıkça öde yaklaşımıyla ölçeklenebilirlik sunarak kuruluşların artan kullanıcı taleplerini etkili bir şekilde ele almasına olanak tanır.

Doğru dengeyi yakalamak

Üretken yapay zeka araçları için "yapım mı yoksa satın alma mı" ikileminde gezinmek, stratejik hedefler, kaynak kısıtlamaları ve dağıtım zaman çizelgeleri arasındaki hassas dengeye bağlıdır. İnşaat, uzmanlık ve altyapıya büyük yatırımlar yapılmasını gerektiren benzersiz bir özelleştirme olanağı sağlar. Buna karşılık, önceden oluşturulmuş çözümler satın almak, hızlı dağıtım ve kusursuz destek sağlayarak en son teknolojiye daha hızlı erişim sağlar. Satın alma, hızlı benimseme ve verimli kaynak tahsisi isteyen kuruluşlar için sıklıkla tercih edilen yol olsa da, özelleştirme üzerindeki bazı kontrollerden feragat etmeyi gerektirir. Sonuçta en uygun seçim, belirli ihtiyaçların, yeteneklerin ve uzun vadeli vizyonun titizlikle değerlendirilmesinden ortaya çıkar.

Güvenlik, satıcılar ve GenAI başarısına giden yolunuz!

Güvenlik ve gizlilik hususları

Seçilen yol ne olursa olsun, sağlam güvenlik önlemleri ve veri koruma düzenlemelerine uyum çok önemlidir. Üretken bir yapay zeka platformu oluşturmak, kuruluşların bu önlemleri bağımsız olarak uygulamasını gerektirirken saygın satıcılar, önceden oluşturulmuş çözümlerde veri ve gizlilik güvenliğine öncelik verir.

Doğru satıcıyı seçmenin önemi

Satın alınan bir üretken yapay zeka platformunun başarısı, kanıtlanmış bir geçmişe sahip güvenilir bir satıcının seçilmesine bağlıdır. Sürekli destek, güncellemeler ve teknolojik trendlere uyum çok önemli faktörlerdir. Mevcut ihtiyaçları karşılayan ve uzun süreli bir ilişki sürdürebilecek bir şirketi belirlemek için titiz bir araştırma gereklidir.

Benzersiz gereksinimleri karşılama

Önceden oluşturulmuş çözümler, kullanıma hazır işlevsellik sunarken, benzersiz veya özel ihtiyaçları olan kuruluşların, özelleştirme sınırlamalarını dikkatle değerlendirmesi gerekir. Bir çözümün belirli gereksinimlerle yeterince uyum sağlayamaması durumunda inşaat daha çekici bir seçenek haline gelebilir.

Geleceğe bakmak: Teknolojik trendlere uyum sağlamak

Teknolojik gelişmelerin hızı göz önüne alındığında, kuruluşların gelişen trendlere uygun çözümler seçmesi gerekiyor. Üretken bir yapay zeka platformu hizmeti satın almak, sürekli güncellemeler sunarak mimarinin güncel kalmasını sağlayabilir.

Son düşünceler: Üretken yapay zekaya stratejik bir yaklaşım

"Yapmak mı satın almak mı" ikileminde gezinmek üretken yapay zeka nüanslı bir yaklaşım gerektirir. Önceden oluşturulmuş LLM platformları hızlı dağıtım ve sürekli destek sunarken, sınırlı özelleştirmeleri sizin özel ihtiyaçlarınıza uygun olmayabilir. Benzersiz kontrol ve fikri mülkiyet potansiyeli ile kendi LLM'nizi oluşturmak, önemli kaynaklar ve uzmanlık gerektirir. GPT veya LaMDA gibi çok sayıda önceden eğitilmiş modeller için, fahiş maliyetleri nedeniyle satın almak genellikle tek gerçekçi seçenektir. Sonuçta karar sizin özel hedeflerinize bağlıdır: Mevcut bir Yüksek Lisansın yanı sıra ince ayar ve özelleştirmeye mi yoksa kullanıma hazır işlevselliğe hızlı erişime mi öncelik veriyorsunuz? Kaynaklarınızı, risk toleransınızı ve Üretken Yapay Zekanın sürekli gelişen ortamını göz önünde bulundurarak akıllıca seçim yapın. Unutmayın, yolunuz yalnızca teknolojiden ibaret değil; Yapay zekanın büyüsüyle desteklenen bir gelecek inşa etmekle ilgili.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.smartdatacollective.com/generative-ai-should-we-build-or-buy-llm-powered-platforms/