Hagnaður:
- Viðurkenna staðsetningu Meta (Llama), Mistral, xAI (Grok), DeepSeek og Cohere
- Að bera kennsl á hvaða fyrirtæki hentar best opnum, svæðisbundnum og kostnaðarmiðuðum veitendum
- Hæfni til að meta upprunaland og leyfi sem valviðmið
Við kynntumst þremur stóru bandarísku veitunum. Hins vegar að halda að markaðurinn snúist um þá væri að hunsa nokkra af verðmætustu valkostunum sem þú hefur. Meta, hinn skýri leiðtogi, Mistral, stolt Evrópu, xAI, sem vinnur með rauntímagögn, DeepSeek, sem sker sig úr með kostnaði/árangri jafnvægi, og Cohere, sem sérhæfir sig í fyrirspurnum um fyrirtækjaskjala; allir geta hentað betur í ákveðin störf en þau þrjú stóru. Í þessari einingu munt þú kynnast þessum fimm leikmönnum á hlutlægan hátt, stöðu þeirra og hvaða starfi þeir henta; Þú munt sjá hvers vegna upprunaland og leyfi eru valviðmið.
Meta — Lamafjölskylda (Open Weight Leader)
Meta's Lama fjölskyldan er þekktasta nafnið í opnum þyngdarheiminum. Þar sem hægt er að hlaða niður lóðunum geturðu keyrt þau á þínum eigin netþjóni og unnið úr gögnunum án þess að taka þau nokkurn tíma út. Það eru til útgáfur af mismunandi stærðum: litlar gerðir virka jafnvel á venjulegum netþjóni en stórar gerðir þurfa öflugan vélbúnað.
Svæði þar sem það sker sig úr: Stofnanir sem vilja fullt gagnaeftirlit; Þeir sem vilja gera kostnað fyrirsjáanlegan við mjög mikið magn; og þeir sem vilja sérsníða (fínstilla) líkanið með eigin gögnum. Fínstilling er að sérsníða tilbúið líkan fyrir fyrirtæki þitt með því að endurmennta það með eigin dæmum.
Dæmigerður notandi: Stórar stofnanir með eigin gagnaver, atvinnugreinar sem eru mikilvægar fyrir persónuvernd, fyrirtæki með öflugt tækniteymi.
Varúð: Þótt Llama leyfið sé „opið“ er það ekki skilyrðislaust; geta falið í sér viðbótarkröfur fyrir mjög stór fyrirtæki yfir ákveðnum virkum notendamörkum. Lestu leyfið með lögfræðiteymi þínu áður en þú setur það í viðskipti.
Mistral — veitandi Evrópu
Mistral, með aðsetur í Frakklandi, sker sig úr með evrópskum uppruna. Það er „blandað“ veitandi þar sem það býður upp á bæði opnar þyngdargerðir (eins og Mixtral) og lokaðar, öflugri gerðir. Það er eðlilegur kandídat fyrir stofnanir sem hafa áhyggjur af fullveldi gagna í Evrópu; vegna þess að veitandinn sjálfur er innan ESB.
Áberandi svið: Stofnanir sem hafa áhyggjur af því að farið sé að evrópskum lagaramma; Þeir sem vilja hafa sveigjanleika í opinni þyngd og þægindi lokaðrar gerðar undir sama þaki; og fjöltyngdum evrópskum tungumálastuðningi.
Dæmigert notandi: Meðalstórar og stórar stofnanir sem starfa í ESB sem vilja að gögn þeirra haldist innan landamæra ESB.
xAI — Grok (rauntímagögn)
Grok líkan xAI er staðsett með samþættingu þess við X (áður Twitter) vettvang og aðgang að núverandi rauntímagögnum. Þó að það sé almennt fyrirmynd vekur það athygli með því að halda því fram að það endurspegli atburði líðandi stundar og púls á samfélagsmiðlum.
Svæði þar sem það sker sig úr: Atburðarásir, greining á samfélagsmiðlum, efni sem tengist dagskrá. Rauntímatenging er dýrmæt þegar líkan þarf að vita eitthvað sem „bara gerðist“.
Dæmigerður notandi: Samfélagsmiðlahópar, markaðsmenn sem fylgjast með vörumerkjum, efnisframleiðendur sem eru mikilvægar að fylgjast með dagskrá.
DeepSeek - Kostnaður/árangur (uppruni Kína)
Kína-undirstaða DeepSeek sker sig úr fyrir að bjóða upp á kraftmikla afköst með litlum tilkostnaði og sumar gerðir þess eru opin þyngd. Það býður upp á samkeppnishæfan árangur, sérstaklega í röksemdafrekum verkefnum, en býður upp á verðhagræði.
Svæði þar sem það er áberandi: Ræktunarstörf í miklu magni með mikla næmni fjárhagsáætlunar; Lið sem vilja skýran sveigjanleika í þyngd en þurfa að halda kostnaði lágum.
Dæmigert notandi: Kostnaðarmiðuð frumkvæði, teymi sem gera greiningu á miklu magni.
Athygli: DeepSeek kemur frá Kína. Ef þú ætlar að vinna úr persónu- eða viðskiptaleyndargögnum, vertu viss um að skýra hvar gögnin eru unnin og geymd. Að keyra opna þyngdarútgáfuna á þínum eigin netþjóni dregur úr þessum áhyggjum; Notkun skýjaþjónustu ætti að vera vandlega metin með tilliti til fullveldis gagna. Við munum fjalla ítarlega um þetta efni í einingu 8.
Cohere - Enterprise Search og RAG
Cohere, sem byggir í Kanada, er staðsett fyrir vinnuálag fyrirtækja frekar en spjallforrit fyrir neytendur. Það er sérstaklega öflugt í RAG (mynda með sóttri þekkingu) atburðarás; það er, í kerfum þar sem líkanið finnur og les viðeigandi hluti úr skjalasafninu þínu áður en það svarar. Það er einnig ákjósanlegt að koma á fyrirtækjaleitarinnviðum með "innfellingum" líkönum sem umbreyta texta í tölulega vektora. (Innfelling er að breyta merkingu texta í tölur þannig að hægt sé að setja svipaða texta hlið við hlið.)
Svæði þar sem það sker sig úr: Innri skjalafyrirspurn, snjöll leit, spurninga-svarakerfi á þekkingargrunninum.
Dæmigerður notandi: Stofnanir með stór skjalasöfn, teymi sem vilja gera innri þekkingargrunn sinn leitarhæfan með gervigreind.
Fimm leikmenn hlið við hlið
Veitandi
Valið gildi
Þyngd
Uppruni
Dæmigert starf
Meta (Lama)
Full stjórn, fínstilling
opið
Bandaríkin
Leynilegt fyrirtæki á eigin netþjóni
mistral
Uppruni ESB, sveigjanleiki
blandað
Frakklandi
Fullveldi gagna í ESB
xAI (Grók)
rauntíma gögn
Lokað
Bandaríkin
Dagskrá/samfélagsmiðlar
DeepSeek
Kostnaður/árangur
opið
Kína
Mikið magn, kostnaðarmiðað
standa saman
Fyrirtækjaleit/RAG
blandað
Kanada
Skjalafyrirspurn
Þrjú raunhæf mál
Mál 1 — Framleiðslufyrirtæki sem starfar í ESB. Fyrirtæki með verksmiðjur í Þýskalandi vill leita í tækniskjölum með gervigreind, en vill ekki að gögn þess fari út fyrir ESB. Þeir velja lokað líkan Mistral sem byggir á ESB; Það er bæði sterkt og í samræmi við lagaramma. Um 800.000 tákn mánaðarlega starfið breytist í fyrirsjáanlegan reikning og lögfræðiteymið er létt.
Tilfelli 2 — Greiningarfrumkvæði með takmarkaðan fjárhag. Átta manna gagnagreiningarfyrirtæki verður að flokka og draga saman tugþúsundir stuttra texta á dag, en fjárhagsáætlun þess er þröng. Þeir keyra opna þyngdarlíkan DeepSeek á netþjóni sem þeir leigja; Þannig borga þeir ekki fyrir hvert tákn og þeir leysa áhyggjur af gögnum sem eru upprunnin með því að taka gögnin aldrei út.
Mál 3 — Stór þekkingargrunnur tryggingafélaga. Tryggingafélag með tugþúsundir stefnu- og verklagsskjala spurði starfsmenn sína "hvað á að gera í þessari stöðu?" Hann vill geta spurt spurninga sinna til skjalasafnsins. Þeir eru að byggja upp innanhúss leitarkerfi með Cohere's RAG og innfellingarlíkönum. Þegar starfsmaður spyr spurningar finnur kerfið fyrst viðeigandi skjöl, síðan svarar líkanið þeim út frá þeim; Þannig eru svörin ekki gerð upp heldur byggð á raunverulegum skjölum.
Veik kvaðning / sterk kvaðning
Veik kvaðning:
Stingdu upp á ódýrri gervigreindargerð.
Öflug tilvitnun:
Hlutverk þitt: AI innkauparáðgjafi. Þarftu: Raða ~30.000 stuttum tyrkneskum umsagnir viðskiptavina á dag í jákvæðar/neikvæðar/hlutlausar. Fjárhagsáætlunin er mjög takmörkuð. Gögn innihalda ekki persónuupplýsingar (nafnlaus). Verkefni: Mæli með 3 valmöguleikum (þar á meðal opna þyngd) með góðu jafnvægi kostnaðar/árangurs. Skrifaðu áætlað mánaðarlegt kostnaðarsvið, uppruna-/gagnaskýrslu og aðaláhættu fyrir hvern. Að lokum, gefðu ein tilmæli fyrir flugmanninn.
Öfluga vísbendingin gefur sannarlega raunhæfar ráðleggingar þar sem hún gefur upp magn, kostnaðarhámark, gagnategund og tungumál.
Afritanleg sniðmát
1. Skimun annarra veitenda:
Skráðu þjónustuveitur utan stóru þriggja (Anthropic/OpenAI/Google) sem gætu hentað fyrir eftirfarandi verkefni [TASK]: Meta, Mistral, xAI, DeepSeek, Cohere. Skrifaðu eina línu „af hverju hentar það / hvers vegna hentar það ekki“ fyrir hvern og einn.
2. Uppruni og leyfisskýring:
Ég er að hugsa um að nota eftirfarandi þjónustuveitu [PROVIDER]. Hvaða áhættu hefur upprunaland, þyngdartegund og leyfisskilmálar í för með sér fyrir mig hvað varðar fullveldi gagna? Leggðu til varúðarráðstafanir fyrir hverja áhættu.
3. Athugun á samræmi við RAG:
Ég er með ~[NUMBER] skjöl og ég vil að starfsmenn spyrji spurninga um þau. Er þetta RAG atburðarás? Ef svo er, hvaða þjónustuaðila/tegund (innfelling + framleiðsla) myndir þú mæla með og hver eru fyrstu 3 skrefin fyrir uppsetningu?
4. Opinn þyngd tilraunaáætlun:
Við viljum prófa þetta opna þyngdarlíkan [MODEL] á okkar eigin netþjóni. Búðu til grófa áætlun með vélbúnaðarkröfum, uppsetningarskrefum, áætlaðan tíma og 3 árangursmælingar til að fylgja eftir fyrstu vikuna.
Algeng mistök
- Að festast við stóru þrjú: Þekktasta veitandinn passar kannski ekki best fyrir tiltekið fyrirtæki þitt; Ekki taka ákvörðun án þess að meta valkostina.
- Að misskilja upprunaland fyrir tæknilegt atriði: Uppruni er stefnumótandi viðmiðun hvað varðar fullveldi gagna og lagalega áhættu, ekki venjulegt merki.
- Að rugla saman RAG og líkanastyrk: Árangur í skjalafyrirspurn kemur oft frá góðri RAG uppsetningu, ekki öflugustu líkaninu.
- Að því gefnu að opin þyngd sé uppsetningarlaus: Að velja DeepSeek eða Llama vegna þess að þau eru „ókeypis“ og ekki tekið tillit til vélbúnaðar og viðhaldsbyrði.
- Ofmeta þörfina fyrir rauntíma: Ekki öll fyrirtæki vilja rauntímagögn; Kostur Grok er aðeins skynsamlegur þegar tímasetning er mikilvæg.
Í stuttu máli
- Meta (Llama) opin þyngd og full stjórn; Mistral ESB uppruni og sveigjanleiki; xAI rauntímagögn; DeepSeek kostnaður/frammistaða; Cohere sker sig úr með fyrirtækjaleit/RAG.
- Upprunaland og leyfi eru stefnumótandi valviðmið, sérstaklega fyrir þá sem vinna persónulegar eða trúnaðarupplýsingar.
- Í RAG-atburðarás kemur árangur af góðri uppsetningu á skjalasókn frekar en sterkustu líkaninu.
- Rétti veitandinn gæti komið utan stóru þriggja, allt eftir tegund viðskipta, fjárhagsáætlun og lagaumgjörð.
Umsóknarverkefni
Íhugaðu hvort það sé þörf á að spyrjast fyrir um skjöl í fyrirtækinu þínu (svo sem starfsmenn sem spyrja spurninga um skjalasafn). Láttu gervigreind líkan meta aðstæður þínar með sniðmáti 3 í þessari einingu (RAG fit check). Einnig, ef þú ert að vinna úr persónulegum eða trúnaðargögnum, fjarlægðu þá fullveldisáhættu gagnaveitanda sem þú ert að íhuga að velja með 2. sniðmátinu (uppruna- og leyfisskýrsla). Við munum nota þessa útkomu í KVKK rannsókninni í einingu 8.
gátlisti
- [ ] Ég get jafnað áberandi gildi og dæmigerð vinnu fimm annarra leikmanna.
- [ ] Ég get aðgreint opinbera þjónustuaðila, svæðisbundna og kostnaðarmiðaða út frá því hvaða starfi þeir henta.
- [ ] Ég get útskýrt hvers vegna upprunaland og leyfi eru valviðmið.
- [ ] Ég get þekkt RAG atburðarás og mælt með viðeigandi þjónustuaðila.
- [ ] Ég get fundið út gróf skref flugmanns með opinn þyngd.