05.06.2024  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

Предварительно обученные большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4 и Gemini, — это прекрасно, но реальные конкурентные преимущества дает сочетание LLM с частными данными, говорится в новом отчете MIT Technology Review. Однако вызывает вопросы то, насколько хорошо компании готовят свои частные данные для генеративного ИИ (GenAI), сообщает портал Datanami. Несомненно, генеративный ИИ привлекает внимание организаций, которые стремятся использовать LLM для создания чатботов, «вторых пилотов» и других типов приложений. Масштабирование ИИ или GenAI является «главным приоритетом» для 82% руководителей, принявших участие в исследовании «AI readiness for C-Suite leaders», проведенном MIT Technology Review по заказу ETL-вендора Fivetran. Согласно результатам опроса, 83% организаций уже определили источники данных, которые они хотят использовать для ИИ или GenAI, и хорошо представляют, какие данные они хотят использовать в GenAI. Но насколько хорошо организации подготовлены к тому, чтобы на самом деле связать все воедино и предоставить данные приложениям GenAI, когда они нужны и где они нужны, достаточно очищенные и подготовленные, а также в надлежащем формате? И сделать все это, не подвергая опасности конфиденциальность и безопасность? #IMAGE_229555# В этом, конечно, и заключается настоящая хитрость, с которой справляются не многие организации — по крайней мере, пока. Трудности, связанные с объединением всех инструментов и методов работы с данными, огромны. Как отмечает аналитик ... читать далее.