jeudi, 23 mai 2024

Que peut faire l’IA générative pour les entreprises ?

On craignait que l’économie de l’IA générative et des grandes conceptions de langage (LLM) formées sur de grandes quantités d’informations recueillies sur le Web et nécessitant d’innombrables GPU ne limite les récompenses à quelques-uns seulement chefs de file de la technologie. Cependant, cette situation est en train de changer. De plus en plus d’entreprises demandent ce que l’IA générative peut faire pour leur service, et les compétences professionnelles qui étaient essentielles au début du boom sont codifiées pour aider les entreprises plus couramment.

Les systèmes d’IA sont efficaces pour afficher les bonnes annonces aux meilleurs individus et permettre des recherches Web plus puissantes sont extrêmement importants, ce qui explique pourquoi des géants de la technologie tels que Google, Meta et Microsoft ont en fait affecté des budgets de plusieurs millions de dollars à des emplois dans ces domaines. Cependant, cette activité effleure à peine la surface en ce qui concerne les cas d’utilisation potentiels. Et les fournisseurs montrent que l’essor de l’IA ne doit pas simplement profiter aux grandes entreprises technologiques dotées de ressources internes importantes.

Démocratiser l’accès à l’IA

Andrew Ng – une figure célèbre du succès de la connaissance approfondie – comprend que les exigences de modification peuvent présenter un obstacle lorsqu’il s’agit de réaliser le plein potentiel de l’IA tout au long de la longue traîne de applications. En principe, les systèmes de vision pour les entreprises textiles et les entreprises de préparation alimentaire – pour n’offrir que quelques cas d’utilisation – pourraient aider d’innombrables travailleurs.

La vision de Ng est que des plates-formes simples à utiliser qui prennent le lourd L’abandon de la construction d’une conception d’IA permettra à un grand nombre de services qui, auparavant, n’ont pas été en mesure d’en récolter les bénéfices. L’équipe de Ng a développé une plate-forme baptisée LandingLens qui « rend la vision du système informatique super facile ». Et les utilisateurs peuvent rapidement informer le système pour automatiser la détection des problèmes, améliorer la qualité des produits et réduire considérablement le besoin d’examens manuels chronophages.

Penser à d’autres alternatives simplificatrices, l’IA générative et les LLM, pour estimation Google, représentent le sommet de la technologie de recherche d’informations. Et bien que la réalisation de ces conceptions puisse être un jeu d’enfant pour les géants de la technologie, comment d’autres entreprises (par exemple, des entreprises sans grandes équipes informatiques et travaillant en dehors du secteur de la technologie) peuvent-elles tirer parti de ces énormes gains de recherche pour leurs propres activités ?

Compte tenu de ce que l’IA générative peut faire pour l’organisation, il convient de garder à l’esprit que les LLM permettent de puissantes fonctionnalités de synthèse pour correspondre à la recherche d’entreprise. Et les demandes de recherche peuvent être non seulement du texte conversationnel, mais également inclure des images pour fournir des capacités dites multimodales.

Google a publié ce qu’il appelle Gen App Contractor pour rendre les capacités génératives d’IA et de LLM plus largement disponibles. aux développeurs. Le produit reste en accès anticipé et garantit aux utilisateurs une expérience de développement prête à l’emploi, accessible via la console Google Cloud.

Comment construire un moteur de recherche alimenté par l’IA pour votre organisation

Le Gen App Contractor peut créer des moteurs de recherche basés sur le contenu Web, en saisissant une série d’URL, ou les utilisateurs peuvent définir des données structurées, par exemple, des fichiers au format JSON ou des sources BigQuery. Et si vous souhaitez explorer rapidement des centaines de rapports, la plateforme s’en charge également grâce à un choix d’informations non structurées, qui peuvent être alimentées par des PDF.

Dès leur création, ces rapports personnalisés Les moteurs de recherche d’IA générative peuvent être intégrés dans des applications à l’aide d’appels d’API et de bits de code tels que des widgets HTML, que les utilisateurs peuvent intégrer dans leurs sites Web. De plus, le générateur Gen App Home propose des capacités d’analyse qui offrent une large gamme de mesures de recherche par session.

La puissance de la recherche basée sur l’IA pour les entreprises se révèle lorsque vous considérez les distinctions entre la façon dont les bases de données standard indexent les détails et la manière dont les modèles d’apprentissage en profondeur soumettent leurs données. Plutôt que de tabuler de nombreuses caractéristiques, les systèmes d’IA utilisent normalement des intégrations comme structures de données. Et cela change la donne.

Intégrer l’espace : cartographier le sens du contenu

« Lorsqu’il est doublé d’un contenu spécifique comme du texte, des images, des tweets ou quoi que ce soit, l’IA produit un espace appelée zone d’intégration, qui est essentiellement une carte de l’importance du contenu », décrit Kaz Sato, Developer Advocate chez Google.

Par exemple, vous pouvez représenter un document contenant 20 % de détails financiers, 50 % informations techniques et 30 % de contenu marketing sous forme de coordonnées 3D (0,2, 0,5, 0,3) dans l’espace d’intégration. Et il s’ensuivrait alors qu’un fichier avec les coordonnées (0,18, 0,49, 0,33) pourrait être lié en fonction de la similitude de ces deux ensembles de nombres.

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De plus, les systèmes réels peuvent représenter une grande variété de signaux à travers beaucoup plus de collaborations. « En vérité, l’intégration de l’espace peut avoir des centaines ou des milliers de mesures qui peuvent représenter d’innombrables classifications différentes du contenu », a déclaré Sato.

Une méthode pour imaginer l’apprentissage en profondeur consiste à penser à un processus qui cartographie dimensionner les données brutes sur les coordonnées, ce qui fournit une signification et enregistre la sémantique des entrées. Par exemple, Google lui-même utilise la méthode pour organiser des millions de sites, de vidéos et d’applications. Et, une fois habitées, les intégrations sémantiquement liées peuvent être utilisées pour suggérer du matériel associé.

Le projecteur d’intégration de Google propose divers exemples de la façon dont les données peuvent apparaître compressées en trois mesures. Et il est remarquable de voir comment les phrases, bien qu’écrites dans des langues différentes, occupent des emplacements comparables lorsqu’elles partagent la même signification.

Lorsque les utilisateurs saisissent leurs requêtes de recherche dans Google, le moteur de recherche en ligne convertit énormément cette phrase dans une intégration qui permet une comparaison vectorielle rapide de cette intention avec des sites Web pré-transformés. Et la technologie offre une augmentation des performances par rapport à l’utilisation de mots clés seuls pour faire correspondre les demandes de recherche avec les résultats.

Recherche d’entreprise 2.0

Les entreprises peuvent utiliser des incorporations pour représenter leurs articles et d’autres données internes, qui autrefois souligne à nouveau ce que l’IA générative peut faire pour le service. Envisagez d’appliquer la puissance d’une recherche Google aux données d’entreprise et de rendre ces performances facilement disponibles en interne pour le personnel.

Cela ouvre la voie au-delà de la recherche d’une base de données de produits, qui peut être obsolète ou contenir des erreurs. Au lieu de cela, les employés peuvent également interroger de nombreuses brochures PDF, des images d’articles et une variété de documents de l’entreprise, le tout dans une seule recherche d’entreprise.

Comme indiqué, les outils apportent des capacités de synthèse aux entreprises, mais basées sur les informations de l’entreprise. Et cela implique que le personnel peut attribuer une source fiable aux informations commerciales, par rapport à l’utilisation de ChatGPT, qui est décidément plus aléatoire.

Test d’intelligence : GPT-4 contre Falcon contre ChatGPT contre Bing Chat contre LLaMA vs PaLM

Sur TechHQ, nous avons blogué sur la façon dont la puissance de l’IA générative et des LLM améliore les opérations de porte d’entrée légales. Les entreprises peuvent utiliser ces outils pour construire des chatbots avancés consommés avec des informations sur l’entreprise pour répondre aux questions courantes du personnel, maximiser les groupes juridiques et d’autres experts pour gérer les nouvelles demandes de l’entreprise.

Et des plates-formes telles que Grammarly Go apportent l’IA générative et les LLM aux entreprises, aux PME et à tous les experts qui opèrent en équipe. L’application récemment mise à jour offre aux employés la possibilité non seulement de compléter automatiquement les fichiers, mais également d’utiliser une terminologie et des significations de tâches sur mesure.

Récupérer la puissance de la recherche sémantique, de l’IA générative et des LLM peut considérablement améliorer la préparation de fichiers massifs . Par exemple, pensez à devoir répondre à une demande de détails qui nécessite l’élimination de détails délicats tels que les PII ou l’activité non associée de l’entreprise de nombreux fichiers, feuilles de calcul, e-mails, messages instantanés et PDF spécifiques.

Avec la meilleure IA système, les entreprises peuvent rationaliser leurs opérations au point que la préparation des documents est simplement une procédure en quelques clics. Et il y a un nombre croissant de fournisseurs de modèles d’IA personnalisables qui ont des solutions développées spécifiquement autour des exigences des entreprises.

Aujourd’hui, nous avons révélé l’expansion de notre partenariat avec @awscloud pour étendre l’accessibilité de notre IA fondamentale conceptions à Amazon Bedrock– un service entièrement géré qui met à disposition des conceptions de fondation pré-formées via une API.https:// t.co/ ndeRJCWpan

— cohere (@cohere) 26 juillet 2023

SambaNova Systems, basée à Palo Alto, aux États-Unis, a été créée pour aider les entreprises clientes à se développer dans une toute nouvelle ère de l’IA. Et sa plate-forme est, selon l’entreprise, spécifiquement optimisée pour les entreprises et les entreprises du gouvernement fédéral. Les consommateurs conservent la propriété des conceptions qui ont été réellement adaptées à leurs données, ce qui souligne l’importance de la sécurité de l’IA et de la conservation des informations commerciales entre de bonnes mains.

De nombreuses entreprises, inquiètes de voir leurs opérations s’effondrer, informent employés à ne pas utiliser de chatbots publics au travail. Les médiateurs externes ont accès à des déclencheurs entrés dans des services totalement gratuits tels que le très populaire ChatGPT d’OpenAI pour garder un œil sur le fait que les systèmes publics ne sont pas manipulés par de mauvaises stars. Et même si les réactions de conception restent personnelles, les invites textuelles à elles seules peuvent encore révéler beaucoup de choses sur les services dont dépendaient les services s’ils étaient liés à une adresse e-mail d’entreprise.

Les LLM personnels étendent ce que l’IA générative peut faire pour les entreprises

Avec des inquiétudes concernant la distribution accidentelle de renseignements sur l’organisation, il n’est pas surprenant de voir une multitude de fournisseurs fournir des LLM personnels, affinés sur les informations de l’entreprise et réservés à un usage interne uniquement. Le service NVIDIA NeMo est reconnu comme ayant la capacité d’aider les entreprises à combiner les LLM avec leurs informations exclusives pour améliorer les chatbots, les opérations de support client et d’autres fonctions commerciales.

Et non seulement les entreprises peuvent mieux protéger leurs informations en utilisant des services, ils peuvent définir des garde-fous afin que les applications d’IA ne deviennent pas malveillantes et offrent des conseils au-delà de la limite de leurs fondations de formation numérique.

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