Kasu:
- Meta (laama), Mistrali, xAI (Grok), DeepSeeki ja Cohere'i asukoha äratundmine
- Tehke kindlaks, milline ettevõte sobib kõige paremini avatud, piirkondlikele ja kulukesksetele pakkujatele
- Võimalus hinnata valikukriteeriumiks päritoluriiki ja litsentsi
Saime tuttavaks kolme suure USA pakkujaga. Kui aga mõelda, et turg puudutab ainult neid, siis ignoreeriksite mõnda teie kõige väärtuslikumat võimalust. Selge liider Meta, Euroopa uhkus Mistral, reaalajas andmetega töötav xAI, kulu/jõudluse tasakaaluga silma paistev DeepSeek ja ettevõtte dokumentide päringule spetsialiseerunud Cohere; kõik võivad teatud töökohtade jaoks paremini sobida kui kolm suurt. Selles üksuses õpid objektiivselt tundma neid viit mängijat, nende positsioone ja seda, millisele tööle nad sobivad; Näete, miks päritoluriik ja litsents on valikukriteeriumiks.
Meta – laama perekond (avatud kaaluliider)
Meta's Lama perekond on avatud kaalumaailma tunnustatuim nimi. Kuna kaalud on allalaaditavad, saate neid oma serveris käivitada ja andmeid töödelda ilma neid välja võtmata. Versioone on erineva suurusega: väikesed mudelid töötavad isegi tavalises serveris, samas kui suured mudelid nõuavad võimsat riistvara.
Valdkonnad, kus see silma paistab: asutused, kes soovivad täielikku andmekontrolli; Need, kes soovivad muuta kulud prognoositavaks väga suurte mahtude juures; ja need, kes soovivad mudelit oma andmetega kohandada (peenhäälestada). Peenhäälestus on teie ettevõtte jaoks valmismudeli kohandamine, õpetades seda ümber oma näidete abil.
Tavakasutaja: suured asutused oma andmekeskustega, privaatsuskriitilised tööstusharud, tugevate tehniliste meeskondadega ettevõtted.
Ettevaatust: kuigi laama litsents on "avatud", ei ole see tingimusteta; võib sisaldada lisanõudeid väga suurtele ettevõtetele, mis ületavad teatud aktiivse kasutaja künnise. Lugege litsentsi koos juriidilise meeskonnaga enne selle kasutuselevõttu.
Mistral – Euroopa teenusepakkuja
Prantsusmaal asuv Mistral paistab silma oma Euroopa päritoluga. See on "segatud" pakkuja, kuna see pakub nii avatud kaaluga mudeleid (nt Mixtral) kui ka suletud, võimsamaid mudeleid. See on loomulik kandidaat organisatsioonidele, kellel on probleeme andmete suveräänsusega Euroopas; kuna teenusepakkuja ise asub EL-is.
Olulised valdkonnad: Euroopa õigusraamistiku järgimisega tegelevad institutsioonid; Need, kes soovivad avatud kaalu paindlikkust ja suletud mudeli mugavust sama katuse all; ja mitmekeelne Euroopa keele tugi.
Tüüpiline kasutaja: EL-is tegutsevad keskmise suurusega ja suured asutused, kes soovivad, et nende andmed jääksid EL-i piiridesse.
xAI – Grok (reaalajas andmed)
xAI Groki mudel on positsioneeritud selle integreerimisega X (endise Twitteri) platvormiga ja juurdepääsuga praegustele reaalajas andmetele. Kuigi tegemist on üldotstarbelise mudeliga, tõmbab see tähelepanu oma väitega kajastada aktuaalseid sündmusi ja sotsiaalmeedia pulssi.
Valdkonnad, kus see silma paistab: jooksvate sündmuste jälgimine, sotsiaalmeedia analüüs, päevakavaga seotud sisu. Reaalajas ühenduvus on väärtuslik, kui mudel peab teadma midagi, mis "äsja juhtus".
Tüüpiline kasutaja: sotsiaalmeedia meeskonnad, turundajad, kes jälgivad brände, sisutootjad, kelle päevakava jälgimine on kriitiline.
DeepSeek – kulu/jõudlus (Hiina päritolu)
Hiinas asuv DeepSeek paistab silma võimsa jõudluse pakkumisega madala hinnaga ning mõned selle mudelid on avatud kaaluga. See pakub konkurentsivõimelisi tulemusi, eriti arutlusmahukates ülesannetes, pakkudes samas hinnaeelist.
Valdkonnad, kus see silma paistab: Suuremahulised arutlustööd suure eelarvetundlikkusega; Meeskonnad, kes soovivad selget kaalupaindlikkust, kuid peavad hoidma kulud madalad.
Tüüpiline kasutaja: kulukesksed algatused, suuremahulisi analüüse tegevad meeskonnad.
Tähelepanu: DeepSeek pärineb Hiinast. Kui kavatsete töödelda isiku- või ärisaladuse andmeid, täpsustage kindlasti, kus andmeid töödeldakse ja säilitatakse. Avatud kaaluga versiooni käitamine oma serveris leevendab seda muret; Pilveteenuse kasutamist tuleks andmete suveräänsust silmas pidades hoolikalt hinnata. Seda teemat käsitleme põhjalikult 8. üksuses.
Cohere – Enterprise Search ja RAG
Kanadas asuv Cohere on mõeldud pigem ettevõtte töökoormuse kui tarbijate vestlusrakenduste jaoks. See on eriti võimas RAG (generating with fetched knowledge) stsenaariumide puhul; see tähendab süsteemides, kus mudel leiab ja loeb enne vastamist teie dokumendiarhiivist vastavad tükid. Seda eelistatakse ka ettevõtte otsingu infrastruktuuride loomiseks "manustatavate" mudelitega, mis teisendavad tekstid numbrilisteks vektoriteks. (Manustamine on teksti tähenduse teisendamine numbriteks, nii et sarnaseid tekste saab paigutada kõrvuti.)
Valdkonnad, kus see silma paistab: ettevõttesisene dokumendipäring, nutikas otsing, küsimuste-vastuste süsteemid teadmistebaasis.
Tavaline kasutaja: asutused, millel on suured dokumendiarhiivid, meeskonnad, kes soovivad muuta oma sisemise teadmistebaasi tehisintellektiga otsitavaks.
Viis mängijat kõrvuti
Pakkuja
Esiletõstetud väärtus
Kaal
Päritolu
Tüüpiline töö
Meta (laama)
Täielik juhtimine, peenhäälestus
avatud
USA
Salajane äri oma serveris
mistral
EL päritolu, paindlikkus
segatud
Prantsusmaa
ELi andmete suveräänsus
xAI (grook)
reaalajas andmed
Suletud
USA
Päevakava/sotsiaalmeedia
DeepSeek
Kulu/jõudlus
avatud
Hiina
Suur maht, eelarvele orienteeritud
sidusad
Ettevõtte otsing/RAG
segatud
Kanada
Dokumentide päring
Kolm realistlikku juhtumit
Juhtum 1 – ELis tegutsev tootmisettevõte. Saksamaal tehaseid omav ettevõte soovib tehisintellektiga otsida tehnilist dokumentatsiooni, kuid ei taha, et tema andmed läheksid väljapoole EL-i. Nad valivad Mistrali ELi-põhise suletud mudeli; See on nii tugev kui ka õigusraamistikuga kooskõlas. Igakuine ~800 000 sümboolne töö muutub etteaimatavaks arveks ja juriidiline meeskond tunneb kergendust.
2. juhtum – eelarvega piiratud analüüsialgatus. Kaheksast inimesest koosnev andmeanalüütika startup peab päevas klassifitseerima ja kokku võtma kümneid tuhandeid lühikesi tekste, kuid selle eelarve on kitsas. Nad käitavad DeepSeeki avatud kaalumudelit serveris, mida nad rendivad; Seega ei maksa nad loa eest ja lahendavad mure andmete tekkimise pärast nii, et ei võta neid kunagi välja.
Juhtum 3 – suur kindlustusseltsi teadmistebaas. Kümnete tuhandete poliiside ja menetlusdokumentidega kindlustusselts küsis oma töötajatelt "mida sellises olukorras teha?" Ta tahab, et ta saaks arhiivile oma küsimusi esitada. Nad loovad ettevõttesisest otsingusüsteemi koos Cohere'i RAG-i ja manustatavate mudelitega. Kui töötaja esitab küsimuse, leiab süsteem esmalt vastavad dokumendid, seejärel vastab mudel neile nende põhjal; Seega pole vastused väljamõeldud, vaid reaalsete dokumentide põhjal.
Nõrk viip / Tugev viip
Nõrk viip:
Soovitage odavat AI mudelit.
Võimas viip:
Teie roll: AI hankekonsultant. Vajadus: sorteerige umbes 30 000 lühikest Türgi klientide arvustust päevas positiivseks/negatiivseks/neutraalseks. Eelarve on väga piiratud. Andmed ei sisalda isikuandmeid (anonüümsed).Ülesanne: Soovitage 3 võimalust (sealhulgas avatud kaal) hea kulu/jõudluse tasakaaluga. Kirjutage igakuine hinnanguline kuluvahemik, päritolu/andmed ja peamine risk. Lõpuks andke piloodile üks soovitus.
Võimas viip annab tõeliselt rakendatava soovituse, kuna see annab mahu, eelarvepiirangu, andmetüübi ja keele.
Kopeeritavad mallid
1. Alternatiivse teenusepakkuja sõelumine:
Loetlege pakkujad väljaspool suurt kolme (Anthropic/OpenAI/Google), mis võiksid sobida järgmise ülesande jaoks [TASK]: Meta, Mistral, xAI, DeepSeek, Cohere. Kirjutage igaühe juurde üks rida "miks see sobib / miks see ei sobi".
2. Päritolu ja litsentsi märkus:
Kavatsen kasutada järgmist pakkujat [PROVIDER]. Milliseid riske tekitavad minu jaoks andmete suveräänsusele päritoluriik, kaalutüüp ja litsentsitingimused? Soovitage iga riski jaoks ettevaatusabinõu.
3. RAGi vastavuskontroll:
Mul on ~[NUMBER] dokumenti ja ma tahan, et töötajad esitaksid nende kohta küsimusi. Kas see on RAG-stsenaarium? Kui jah, siis millist pakkuja/mudeli tüüpi (manustamine + tootmine) soovitaksite ja millised on installimise esimesed 3 sammu?
4. Avatud kaalupilootplaan:
Tahame seda avatud kaalumudelit [MUDEL] oma serveris katsetada. Looge ligikaudne plaan riistvaranõuete, installietappide, hinnangulise aja ja kolme edumõõdikuga, mida esimesel nädalal järgida.
Levinud vead
- Kolme suurega jänni jäämine: kõige tuntum pakkuja ei pruugi teie ettevõtte jaoks kõige paremini sobida; Ärge langetage otsust ilma alternatiive hindamata.
- Päritoluriigi eksitamine tehniliste asjaoludega: päritolu on andmete suveräänsuse ja juriidilise riski seisukohalt strateegiline kriteerium, mitte tavaline märgis.
- RAG-i segadusse ajamine mudeli tugevusega: dokumendipäringute edu tuleneb sageli heast RAG-i seadistusest, mitte kõige võimsamast mudelist.
- Eeldades, et lahtine kaal on paigaldusvaba: DeepSeeki või Llama valimine, kuna need on "tasuta" ega võta arvesse riistvara- ja hoolduskoormust.
- Reaalaja vajaduse ülehindamine: mitte iga ettevõte ei taha reaalajas andmeid; Groki eelisel on mõtet ainult siis, kui õigeaegsus on kriitiline.
Kokkuvõttes
- Meta (laama) avatud kaal ja täielik kontroll; Mistral EU päritolu ja paindlikkus; xAI reaalajas andmed; DeepSeeki kulu/jõudlus; Cohere paistab silma ettevõtte otsingu/RAG-iga.
- Päritoluriik ja litsents on strateegilised valikukriteeriumid, eriti isiku- või konfidentsiaalsete andmete töötlemisel.
- RAG-stsenaariumide puhul tuleneb edu pigem heast dokumendi toomise seadistusest kui tugevaimast mudelist.
- Õige pakkuja võib tulla väljastpoolt suurt kolme, olenevalt ettevõtte tüübist, eelarvest ja õiguslikust raamistikust.
Rakenduse ülesanne
Mõelge, kas teie ettevõttes on vaja dokumentidest päringuid teha (nt töötajad, kes esitavad küsimusi arhiivi kohta). Laske tehisintellekti mudelil hinnata oma olukorda selle seadme malli 3 abil (RAG sobivuse kontroll). Samuti, kui töötlete isiku- või konfidentsiaalseid andmeid, eemaldage teise malli (päritolumärge ja litsents) teenusepakkuja andmete suveräänsusrisk, mille valimist kaalute. Kasutame seda väljundit KVKK uuringus 8. üksuses.
kontrollnimekiri
- [ ] Võin võrrelda viie alternatiivse mängija silmapaistva väärtuse ja tüüpilise tööga.
- [ ] Oskan eraldada avatud kaaluga, piirkondlikud ja kulukesksed pakkujad selle järgi, millisele tööle nad sobivad.
- [ ] Saan selgitada, miks päritoluriik ja litsents on valikukriteeriumid.
- [ ] Tunnen ära RAG-stsenaariumi ja soovitan sobivat pakkujatüüpi.
- [ ] Saan aru lahtise raskusega piloodi jämedaid samme.