Революция генеративного ИИ: предприятия изучают возможности для инноваций и автоматизации

В настоящее время предприятия активно ищут возможности для оптимизации своих процессов и внедрения новых функций, используя возможности генеративного ИИ. Возможности, предлагаемые генеративным ИИ, интригуют, побуждая людей исследовать не только использование ChatGPT, а вместо этого размышлять о том, как они могут внести свой вклад в интеграцию новых технологий в своей компании. Есть два пути, по которым можно пойти для достижения этой цели.

Первый подход предполагает начало с нуля и изучение машинного обучения (ML) с основ. Хотя этот маршрут требует значительного количества времени, решимости и желания, он может быть полезным. Чтобы поддержать тех, кто выбирает этот путь, доступны ценные руководства и курсы от экспертов в этой области, такие как канал Tech-Priest и бесплатный курс от Google. Кроме того, участие в профессиональном сообществе машинного обучения и доступ к качественным статьям по машинному обучению могут улучшить процесс обучения.

В качестве альтернативы, второй подход направлен на получение достаточного понимания темы, не вникая в тонкости обучения нейронных сетей с нуля. Вместо этого люди должны понимать возможности, ограничения и недостатки генеративного ИИ. Они должны научиться развертывать модели локально, оборачивать их в API и различать задачи, которые можно решить с помощью фреймворка LangСhain. Этот маршрут особенно выгоден для опытных программистов.

На рынке труда специалистов по науке о данных и машинному обучению найти относительно легко, хотя они и обходятся дорого. Эти специалисты могут создавать впечатляющие прототипы, которые понравятся компаниям. Однако между созданием прототипа и разработкой надежно работающей системы часто возникает значительный разрыв. Команды, занимающиеся только машинным обучением, иногда застигнуты врасплох проблемами, включая схемы управления версиями, качество кода, рабочее время, проблемы с пропускной способностью и задержкой, препятствия при развертывании и масштабировании, сложности интеграции, требования к CI/CD и автоматизации процессов, требования к A/B-тестированию и т.д. потребность в телеметрии, мониторинге, регистрации и наблюдаемости.

Чтобы решить эти проблемы, компании обычно стремятся нанять инженеров машинного обучения/операторов машинного обучения:

Лица, которые могут не знать, как обучать модели, но обладают опытом, позволяющим интегрировать их в бизнес-системы и использовать их в производстве.

Люди, способные поддерживать команды машинного обучения и при необходимости делиться надежными инженерными практиками.

По мере роста спроса на специалистов, занимающихся только машинным обучением, растет и потребность в инженерах T-Shape для поддержки и расширения этих экспертов.

Теперь давайте более подробно рассмотрим второй подход.

Эта статья служит руководством, а не всесторонним образованием в области машинного обучения. Он предлагает достаточно информации, чтобы знать, с чего начать и что исследовать.

Наконец, давайте обсудим потенциальные преимущества, которые предприятия могут получить от генеративного ИИ, и задачи, которые можно автоматизировать с помощью этой технологии:

• Документация кода и шапки методов.
• Автоматизация создания файлов локализации.
• Применение определенного стиля к тексту, например корпоративной переписки.
• Выявление и исправление смысловых ошибок в тексте.
• Выполнение анализа настроений, например анализ отзывов пользователей или цензура токсичных комментариев.
• Создание локальной версии Copilot.
• Улучшение процессов код-ревью.
• Внедрение вопросов и ответов в локальную базу знаний.
• Быстрый рендеринг фасада с использованием StableDiffusion для приоритета скорости.
• Изучение фреймворков LangChain и LLamaIndex для решения различных задач.

Задачи помощью методов быстрой разработки и моделей OpenSource

Доступны полезные руководства для оперативного проектирования, и, хотя API OpenAI является популярным выбором, местные LLM или LLM от Яндекса/Сбербанка могут быть предпочтительными в России для снижения рисков утечки данных. Локальное развертывание моделей OpenSource и применение к ним методов оперативной разработки является многообещающим направлением, примером которого являются модели обучения.

Чтобы получить доступ к моделям и оценить их совместимость с конкретными системами, модели OpenSource обычно доступны в службе HuggingFace. Онлайн-ресурс можно использовать для проверки того, может ли система работать с выбранной моделью, а также доступны инструкции для локального запуска моделей.

В свете быстрого развития искусственного интеллекта и генеративного искусственного интеллекта, бизнесы активно ищут возможности оптимизации своих процессов и внедрения новых функций. Интерес к этой области растет, и, помимо использования существующих решений, все больше специалистов стремятся помочь своим компаниям интегрировать новые технологии и автоматизировать задачи с помощью генеративного искусственного интеллекта.

Для успешного внедрения и работы с генеративным искусственным интеллектом, важно найти оптимальный путь развития. Некоторые могут решить начать обучение машинному обучению с нуля, обладая желанием и настойчивостью, и на этом пути им могут помочь специализированные курсы и сообщество профессионалов.

Однако, для опытных программистов, путь изучения темы на достаточном уровне без глубокого погружения в обучение моделей с нуля может быть более эффективным. Сосредоточившись на понимании возможностей и ограничений генеративного искусственного интеллекта, а также на умении локально развертывать модели и интегрировать их в бизнес-системы, опытные программисты смогут эффективно применять эти технологии для решения реальных задач компании.

Столкнувшись с вызовами, связанными с развертыванием и масштабированием моделей, компании начинают активно искать специалистов в области машинного обучения и ML Ops. Эти люди обладают знаниями для интеграции моделей в бизнес-системы и их успешной эксплуатации в производственной среде, а также способны поддерживать команды по машинному обучению и обучать их передовым инженерным практикам.

Важность T-Shape инженеров также растет, поскольку они могут поддерживать специалистов, фокусирующихся исключительно на машинном обучении.

Генеративный искусственный интеллект открывает огромные возможности для автоматизации различных задач в бизнесе. От создания документации и локализации файлов до анализа настроений пользователей и улучшения процесса код-ревью - генеративный ИИ может значительно улучшить эффективность и инновационность бизнес-процессов.

В заключение, генеративный искусственный интеллект представляет захватывающие перспективы для бизнеса, и компании, которые находят оптимальный путь использования этой технологии, могут получить значительные конкурентные преимущества на рынке. Тот, кто сможет сочетать понимание принципов работы генеративного искусственного интеллекта с опытом внедрения и масштабирования моделей, будет играть ключевую роль в формировании будущего успешного и инновационного бизнеса.