پذیرش هوش مصنوعی مولد نیازمند درک عمیق این فناوری به سرعت در حال تکامل است. بیشتر این کار به مدیران ارشد فناوری و پرسنل متمرکز بر فناوری اختصاص دارد. اما مدیران عامل و دیگر رهبران کسب‌وکار نیز تصمیماتی می‌گیرند که هزینه‌ها را کنترل می‌کنند، نوآوری را سرعت می‌بخشند و کمک می‌کنند تا اطمینان حاصل شود که هوش مصنوعی مولد اهداف سازمان شما را برآورده می‌کند.
کدام جنبه های هوش مصنوعی مولد توجه شما را جلب می کند؟ چندین حوزه کلیدی هزینه و ارزش مولد هوش مصنوعی را تعیین می کند.
انتخاب Fمدل فونداسیون
احتمالاً حقایق اساسی در مورد مدل‌های هوش مصنوعی مولد را می‌دانید: مدل‌های بنیادی (FM) به عنوان نقطه شروعی برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی مولد عمل می‌کنند و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) FMهایی هستند که بر روی حجم وسیعی از داده‌ها و متن‌ها آموزش دیده‌اند که کاربران می‌توانند با آنها تعامل داشته باشند. زبان طبیعی
هوش مصنوعی مولد شامل دو مرحله اصلی است: آموزش، زمانی که مدل از داده های انتخاب شده یاد می گیرد، و استنتاج، زمانی که مدل از آموخته های خود برای تجزیه و تحلیل، تشخیص و پاسخ استفاده می کند.
انتخاب FM ها تاثیر زیادی بر هزینه و قابلیت های برنامه های کاربردی هوش مصنوعی شما دارد. هیچ رویکرد یکسانی برای انتخاب یک مدل وجود ندارد، بنابراین مهم است که قابلیت‌های آنها را به دقت و به طور مشترک ارزیابی کنیم تا قیمت و عملکرد متعادل شود.
سازمان شما می‌تواند از میان مجموعه‌ای از مدل‌ها بر اساس معیارهایی مانند تأخیر (زمان پاسخگویی)، مقیاس‌پذیری و مناسب بودن برای نیازهای خاص شما، انتخاب کند. این تصمیم اغلب شامل ذینفعانی از مدیریت بالاتر، بخش های خط کسب و کار و کارشناسان فنی می شود. آزمایش با چندین مدل و انجام ارزیابی های کامل می تواند به تیم شما کمک کند تا یک انتخاب فنی و تجاری آگاهانه داشته باشد.
رویکردهای سفارشی سازی مدل
تکنیک‌های زیادی برای سفارشی‌سازی مدل وجود دارد: فرآیند آموزش یک مدل برای مورد خاص یا دامنه شما. سفارشی‌سازی یک تصمیم تجاری مهم است، زیرا این تکنیک‌ها از نظر هزینه و پیچیدگی متفاوت هستند و بر دقت و کاربرد برنامه‌های هوش مصنوعی مولد شما تأثیر می‌گذارند. تنظیم دقیق مدل را تغییر می‌دهد تا پاسخ‌های آن مرتبط‌تر شود، در حالی که تولید تقویت‌شده بازیابی (RAG)، یک تکنیک ساده‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر، دقت خروجی یک مدل را با بازیابی داده‌های انتخاب‌شده از منابع داده‌های خارجی بدون تغییر مدل، بهینه می‌کند. .
داده ها به عنوان یک متمایز کننده
ادغام داده‌های خود با برنامه‌های هوش مصنوعی مولد خود از طریق سفارشی‌سازی به تبدیل یک برنامه عمومی به برنامه‌ای که واقعاً سازمان شما را می‌شناسد، تبدیل می‌کند. داده های شما دقت مدل را با کمک به درک فرآیندها، محصولات، مشتریان و اصطلاحات شرکت شما بهبود می بخشد. این به مشتریان و سایر کاربران نشان می دهد که شما آنها و ترجیحات آنها را می شناسید، ارزش ایجاد می کند و مزیت رقابتی ایجاد می کند.
تکنیک‌های سفارشی‌سازی مانند RAG به مدل شما کمک می‌کند تا از فروشگاه‌های داده متنوع استفاده کند تا نتایج دقیق، مرتبط و توصیه‌های شخصی‌شده‌ای را که کاربران به آن نیاز دارند و به سرعت ارائه کند.
جزئیات دقیق در مورد داده ها در حوزه CDO ها، CTO ها و دانشمندان داده است، اما بینش تجاری کمک می کند اطمینان حاصل شود که داده های شما به عنوان یک متمایز کننده حیاتی عمل می کند. ممکن است لازم باشد تعیین کنید که آیا سازمان شما نیاز به سرمایه گذاری در ارتقای زیرساخت داده خود دارد تا آن را برای تقویت برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مولد شما مناسب تر کند. شرایط و در دسترس بودن داده‌ها می‌تواند به میزان زیادی بر ارتباط نتایج، موفقیت برنامه‌های هوش مصنوعی مولد شما و هزینه پیاده‌سازی تأثیر بگذارد.
کاهش ریسک
هر فناوری جدید با خطراتی همراه است. کاهش خطر هوش مصنوعی مولد به معنای پیاده‌سازی فناوری‌ها و به‌کارگیری تکنیک‌هایی است که به تضمین امنیت، حریم خصوصی و هوش مصنوعی مسئولانه کمک می‌کند تا از نظر مالی از سازمان شما محافظت کند، از اعتبار برند شما محافظت کند و وفاداری مشتری را حفظ کند.
امنیت هرگز نمی تواند یک فکر بعدی باشد. شما باید از همان ابتدا از داده های خود محافظت کنید. مشتریان شما با اطلاعات خود به هوشیاری شما متکی هستند و هرگونه نقض حریم خصوصی نقض اعتماد آنها است.
تیم فنی سازمان شما می تواند تکنیک هایی را راهنمایی کند که به کاهش انواع ریسک کمک می کند. زمینه سازی زمینه یکی از تکنیک های سفارشی سازی است که خروجی مدل شما را در برابر منابع اطلاعاتی قابل تأیید بررسی می کند، به حذف سوگیری، کاهش توهمات و ایجاد اعتماد کمک می کند. پیاده‌سازی نرده‌های محافظ مؤثر و آزمایش نتایج از برنامه‌های هوش مصنوعی مولد شما در برابر سیاست‌های تعریف‌شده شما، به اطمینان از نتایج دقیق، مرتبط و بی‌طرفانه کمک می‌کند.
کاهش ریسک بسیار بیشتر از محافظت از سازمان شما است. به گفته گارتنر، تا سال 2026، سازمان‌هایی که شفافیت، اعتماد و امنیت را در مدل‌های هوش مصنوعی خود پیاده‌سازی می‌کنند، شاهد بهبود 50 درصدی در پذیرش، دستیابی به اهداف تجاری و پذیرش کاربر خواهند بود.
بررسی کلی هزینه ها
هزینه یک موضوع چند لایه است. مدیران باید در مورد تأثیر مالی تصمیمات فنی کلیدی بپرسند: انتخاب مدل، نحوه سفارشی سازی مدل، حجم پیش بینی شده تعاملات کاربر پس از مقیاس. رهبران کسب و کار باید تمام هزینه های فراتر از خود مدل را در نظر بگیرند، از جمله سفارشی سازی، آزمایش و آماده سازی داده ها. در طول استنتاج، زمانی که مدل به کار گرفته می شود و در حال استفاده است، عوامل دیگری وارد عمل می شوند: تعاملات بیشتر هزینه را افزایش می دهد، به ویژه اگر برنامه شما با مشتری روبرو باشد و در اینترنت در دسترس باشد.
صدای ارزش باشید
حتی تصمیمات فنی به ظاهر محرمانه می تواند بر ارزش مولد هوش مصنوعی که به سازمان شما، افراد و مشتریانش می دهد تأثیر بگذارد. همانطور که هوش مصنوعی مولد را بررسی می کنید، به خاطر داشته باشید که چرا بسیاری از سازمان ها از آن استفاده می کنند: ایجاد ارزش.
ارزش می تواند معانی مختلفی داشته باشد: درآمد بالاتر، تجارب بهتر مشتری، نوآوری موفقیت آمیز. اما پرسیدن یک سوال در هر مرحله از سفر مولد هوش مصنوعی خود: “ارزش تجاری در اینجا چیست؟”–می تواند به حفظ سازمان شما کمک کند.
رهبران کسب و کار که از کنجکاوی خود برای کشف هوش مصنوعی با همکاران خود در فناوری استفاده می کنند، بهتر آماده خواهند شد تا یک نقشه راه مولد هوش مصنوعی ایجاد کنند و سازمان خود را از آزمایش های اولیه به سمت برنامه های کاربردی درجه تولید هدایت کنند که ارزش قابل توجهی در مقیاس و با هزینه مناسب ارائه می دهند. .
بیشتر بدانید AWS مولد AI.