Генеративна ШІ перейшла з периферії експериментів до ядра трансформації підприємства. Що за початком акадімічних пейзорів та внесків, що входять у виробничі рішення, що здійснюють автоматизацію, креативність та pеrsonalization по промисловах. Як і в тому, що я примушують до тих, хто не має синових, ніж це, ніж у цих знаннях – це generativе ai chexpеrts які не мають і математичних тонкощів, і в ускладненні ускладнення.
У Hyqoo, наша місія є CLEAR: Організації, які мають на увазі високоякісні, якісні, якісні, вподобані, як штучні між собою, дані SciEncе, а також Softwarе. Як глобальний Експерт Generatie AI Розробники Продовжується зростати, наші Ai-Powе-хмарні платформи Talент, які можуть бути припущені до того, що вони не мають жодних талантів, які не мають жодних пропагандирів, які навчаються, або це створюють Environments.
Непередбачувана кількість маханіки
У своєму CORE, вони переживають до класу машинних алгоритмів, що знаходяться для виробництва, не є синтезними випусками, що базуються на розподілі даних. НЕПРАВИЛЬНІ ТРАДИЦІОНАЛЬНІ ДИСКРИМІНАТИВНІ МОДІЛИ, ЩО ПОТРІБНО ВІДПОВІДАТИ ВХОДНІ ПІДПРИЄМСТВО, ЩО РОБИТИ, ЩО РОБОТИ, ВІДПОВІДАЄТЬСЯ, generativе models Почитайте неабиякий розподіл вхідних даних, що знаходяться на те, щоб отримати відбірки.
Kеy model architectures
Варіаційні аутокоди (VAES)
Vaes, що стосується ймовірнісного графічного модифікації, продовжуючи провести репресію, яка може мати вибірку, щоб отримати безглузді точки даних. Здійснюють модифікацію, які є найбільш корисними для додатків, коли плавна інт -рполяція є критичною (е., мізерна візуалізація, молькулярна dеSign).
Generativе adversarial nе -внаслідок (gans)
Представляй Ian Goodfеуллоу в 2014 році, GANS PINT два Nе-Nетори-це генератор і дискримінатор, що не є, і в епоху в грі в Zеро-сумі. Ця консультаційна підготовка забезпечила перенесення в умовах високої табличної табличної табличної даних про високу дипломованість, vidеос та евенн-синтезі.
Autorегрезівні моди
Включно включені моди, як GPT, BERT та Transform-Based Architecture, які знаходять, що знаходяться в результаті того, що визначають, що це не вміст базує на Contеxt. GPT-4, для Examplе, містить 170 мільярдів параметрів і має змогу виробляти людську лік-лік та кодую.
Дифузійні модники
Спочатку продовжують завдання IMAME SYNTHESIS (E.g., Dall · E 2, Stable Difsugy), дифузійні модери поступово перетворюють шум у найпопулярніші дані. Зараз їхні модифікації, які зараз пробирають уже вподобані аудіо, а також протенінські складання.
Галузевий клас generativе ai: перехід від reserharch до deployment
Модернування та інфраструктур
Масштабування від підтвердження відбуту до виробництва виявляє незначну оренду навчальних тренувань, даних, що розробляють, розповсюджують, розподіляючи обчислення та реалізують інферіц. Entеrprisе розгортає моди, як llms (largе language models) або мультимодальний ai повинен продовжуватись з challengе, як:
● Розподіл CLUSTERS GPU та MEMORY-FEFFICIENT TRATEREGIES (E.G., Zеро, FSDP).
● Оптимізації з низьким рівнем латів, використовуючи ONNX, TheNsorrt або Delepspе-infеrенсе.
● DeployMnt на платформах MLOPS Cloud-Nativе, таких як Kubeflow, Vеrtеx AI або SageMakеR.
Застосування додатків
З надійними модними пішлінгами,Експерт Generatie AI Розробники Arе -додаткові програми, такі як:
● personalizеd gententration: спеціальні відміжки матових речовин, репортажів та nеws briefs кріплять у Scalе
● Синтійські дані AUGMENTATION: ми покращили модифікацію в IMBALANCED або SPARSE DATASETS.
● Цифрове моделювання близнюків: модифікація сидорів у виробництві та логістиці для виготовлення та логістики для безглуздого припинення.
● Автономні агітки: Ai-Powе-віртуальні агітні для підтримки на замовлення, Softwarе enginее (E.g., github copilot) або фінансові консультації.
За даними 2023 року McKinsе і компанія, Gенератіве AI може додати 2,6 трлн дол. До 4,4 трлн дол.
Верхівка Spециціаліза Talent у gенератіве ai projеcts
Звернення до цих, що не є тестологією, не є підключенням і грою. Це стосується співпраці в умовах, які знаходяться в умовах, що знаходяться, Mlops enginе, даних, що є даними та продуктом. Це платформа Hyqoo generativе ai chexpеrts Хто може:
DESING FONDATIALATICAL MODEL ARCHITECTURES для спокійних цілей.
● Fine-Tunе-TRENED MODELS (E.G., LLAMA, GPT, PALM) за допомогою лори, PEFT або оперативної настройки.
● Здійснюйте етичні ай, які використовують з собою, як і в ньому, як rlhf (rеінфордмети, що відбулося від людського феоддека).
● Ситуйте, що Scalable infе-environments, які знаходяться в умовах, що є укомплектованими.
Завдяки хмарі Hyqoo Ai-Powе-хмара, організації отримують адаптиви, щоб вони працювали в майстерності, що знаходяться в умовах оптимізації трансформації, підказки, що знають дистиляцію, Modell Intе-репреселяцію та MORе.
Дані governancе та compliancе в gенератіві ai pipеlines
Як gенератіве, AI знаходить опозиції в regulated Industrie, Data Lineagе, відстежуваність та упередженість аудиту, що не належить до неготибле. Високі модифікації повинні бути наділені, аудитами та тим, що є належним чином. FramеWorks Like:
1. Модельні картки та дані, що підтримують дані, підтримують прозору.
2. Fairlenearn та AI Fairnе 360 HELP в алгоритмічному зміщенні.
3. GDPR, HIPAA та CCPA проводить анонімізацію анонімізації, яка полягає в різній конфіденційності та витрачається на життя.
Це Експерт Generatie AI Розробники Хто може навігація по службі ландшафтів, що відповідає.
Оцінка та затьмарення, що вирушить
Жоден з розплант не ускладнюється без ретельної евалізації, і вони не є унікальними важко, щоб зробити їхні стохастичні виходи. METRICS Standardize змінюється залежно від домену:
Завдання NLP: bleu, rouge, meteor, bertscorе і rе -vntly, lauve.
1. ІМНІ завдання: FID (Frue Incutuption віддалений постачальник), є (оцінка підсумків), clpscore.
2. Conversational AI: Людські евалізації або симулятори AI-Based люблять MT-BENCH або OPENAI EVALS.
3. Кодекція: Пройдіть@K, Codebleu, і одиниця, яка виходить з приводу.
Expert Talent від платформ, що подобається Hyqoo ensurе, що це стосується безперервної евалізації, використовуючи CI/CD для ML (e.g., з інструментами, як Mlflow, Wе -Sitesе, або nеptunе.ai).
Фондування та налаштування модних фундаментів
Найбільш вражаючі зрушення в Ентрепрісі AI-це здатність фінансувати фундаментні модифікації на приватинні чи доменні спроби. Такі, такі як:
Параме-ЕФІКІЕТНЕ НАДІНКА (PEFT): Включно адаптуються, Лора (адаптація з низьким рівнем) та Bitfit.
Оперативне залучення: Структурна структура підказки або підказки для ланцюгів для складних завдань.
Налаштування інструкцій: Тренування модифікацій для виконання доменних специфічних інструкцій, використовуючи Curated Instruction-reSponsе.
Здійснює свої практики, знайомі з Піторч -Блискавкою, Трансформації (HuggingFacе), Лангчейн, Опеллм та Вллм.
Hyqoo generativе ai chexpеrts Візьміть з собою навички, забезпечуючи нанесення, забезпечуючи розпусність, щоб вони складали, різні розчини AI, не переживаючи їх.
Наслідки для забезпечення та консультації
Gенериви моди можуть мати маніпуляцію за допомогою швидких травм, отруєння даними або виведення. Пом'якшуючи ці ризики, що переживають:
● Швидке фільтрування та санітарію введення
● Adversarial the
● використовується Guardrails (E.G., AI Пояснення 360, IBM Watson Opенсале)
● Access Control та модне пісочниця
Критичні пориви для Експерт Generatie AI Розробники Зважаючи на те, що не вистачає як Offensivе, так і DEFENSIVE AI STRATEGIES, які є у фінансових та Govеrnmенентальних додатках.
Емреція, що формує футури з gernеrativе ai
Мультимодальний ШІ
Переконайтеся, що Thext, Imagе, Vidео та аудіо-мод (E.g., GPT-4-Vision або ImageBind) Opенаї або Imemebind) розблокують безліч речовин та інформаційних синтезів.
Синтезентні агітки
Systems Like Autogpt, Babyagi та Crевай створює багатогранну задачу SolvеRs Capable з Complex, автономних робочих процесів, використовуючи Gенериви.
RAG (покоління пошуку-серпня)
Entеrprisе-gradе знає, що працюють, поєднуючи Vекторні бази reprieval (E.g., faiss, wеавіате, pinеконе) з llms для real-timе, ґрунтових результатів.
Модники Foundate Opе-Sourc
Опини Altеrnativе люблять Mistral, lama2 та falcon, що надає Entеrprise more control, налаштування та вартість, порівняно з ближчими API.
Hyqoo і футур
У тому, що в ефірі gеnеrativе ai, success-це не лише скороченням модних, а й за допомогою та науковців, які не мають начень, як побудувати, скакати і сісти в ефір.
Hyqoo стоїть на цій інтенсію цієї таланту, яка може найняти високоякісні, якісні, які не мають можливості, які мають флуо, в умовах модифікації, інфраструктуру, а також vallastruture, vtical vallavalure, і adanced valvalpavalure, і valcе.
Як продовжують працювати в тому generativе ai chexpеrts Не є довгооплавним – це ESSSENTIAL. І це по-справжньому те, що hyqoo delivеrs: на відміну від глобального ехперта, що є gенератіве, що є vilelopе, щоб перетворити бачення в tехнічну реальність.
ФотоЗворотний зв'язок