Pelnas:
- Atpažįstant Meta (Lama), Mistral, xAI (Grok), DeepSeek ir Cohere padėtį
- Nustatyti, kuris verslas geriausiai tinka atviro svorio, regioniniams ir į sąnaudas orientuotiems paslaugų teikėjams
- Gebėjimas įvertinti kilmės šalį ir licenciją kaip atrankos kriterijų
Susipažinome su trimis didžiaisiais JAV tiekėjais. Tačiau manydami, kad rinka yra tik apie juos, ignoruosite kai kurias vertingiausias jūsų galimybes. „Meta“, aiškus lyderis, „Mistral“, Europos pasididžiavimas, „xAI“, dirbantis su realaus laiko duomenimis, „DeepSeek“, išsiskiriantis kaštų ir našumo balansu, ir „Cohere“, kuri specializuojasi įmonių dokumentų užklausoje; visi gali būti geriau tinkami tam tikriems darbams nei trys dideli. Šiame skyriuje objektyviai susipažinsite su šiais penkiais žaidėjais, jų pozicijomis ir kokiam darbui jie tinka; Pamatysite, kodėl kilmės šalis ir licencija yra atrankos kriterijus.
Meta – lamų šeima (atviras svorio lyderis)
Meta's Llama šeima yra labiausiai atpažįstamas vardas atvirame svorio pasaulyje. Kadangi svorius galima atsisiųsti, galite juos paleisti savo serveryje ir apdoroti duomenis niekada jų neišimdami. Yra įvairių dydžių versijų: maži modeliai veikia net įprastame serveryje, o dideliems modeliams reikalinga galinga aparatinė įranga.
Sritys, kuriose jis išsiskiria: Institucijos, kurios nori visiškos duomenų kontrolės; Tie, kurie nori, kad išlaidos būtų nuspėjamos esant labai didelėms apimtims; ir tie, kurie nori pritaikyti (patikslinti) modelį pagal savo duomenis. Tikslus derinimas – tai paruošto modelio pritaikymas jūsų verslui perkvalifikuojant jį pagal savo pavyzdžius.
Įprastas vartotojas: didelės institucijos su savo duomenų centrais, privatumui svarbios pramonės šakos, įmonės su stipriomis techninėmis komandomis.
Atsargiai: nors lamos licencija yra „atvira“, ji nėra besąlyginė; gali apimti papildomus reikalavimus labai didelėms įmonėms, viršijančioms tam tikrą aktyvaus naudotojo slenkstį. Prieš pradėdami verslą, perskaitykite licenciją su savo teisine komanda.
„Mistral“ – Europos tiekėjas
Prancūzijoje įsikūręs „Mistral“ išsiskiria europietiška kilme. Tai yra „mišrus“ tiekėjas, nes jis siūlo tiek atviro svorio modelius (pvz., „Mixtral“), tiek uždarus, galingesnius modelius. Tai natūralus kandidatas į organizacijas, turinčias susirūpinimą dėl duomenų suverenumo Europoje; nes pats teikėjas yra ES.
Svarbiausios sritys: institucijos, susijusios su Europos teisinės sistemos laikymusi; Norintiems atviro svorio lankstumo ir uždaro modelio patogumo po vienu stogu; ir daugiakalbių Europos kalbų palaikymas.
Tipinis vartotojas: ES veikiančios vidutinės ir didelės institucijos, norinčios, kad jų duomenys liktų ES ribose.
xAI – Grok (realaus laiko duomenys)
„xAI Grok“ modelis yra išdėstytas dėl jo integracijos su X (buvusia „Twitter“) platforma ir prieiga prie dabartinių, realaus laiko duomenų. Nors tai yra bendros paskirties modelis, jis patraukia dėmesį savo reikalavimu atspindėti dabartinius įvykius ir socialinės žiniasklaidos pulsą.
Sritys, kuriose jis išsiskiria: dabartinių įvykių sekimas, socialinės žiniasklaidos analizė, su dienotvarke susijęs turinys. Ryšys realiuoju laiku yra vertingas, kai modelis turi žinoti tai, kas „ką tik įvyko“.
Įprastas vartotojas: socialinės žiniasklaidos komandos, rinkodaros specialistai, stebintys prekės ženklus, turinio gamintojai, kurių darbotvarkės stebėjimas yra labai svarbus.
„DeepSeek“ – kaina / našumas (Kinija)
Kinijoje įsikūręs „DeepSeek“ išsiskiria galingu našumu už mažą kainą, o kai kurie modeliai yra atviro svorio. Jis siūlo konkurencingus rezultatus, ypač atliekant daug samprotavimus reikalaujančias užduotis, kartu siūlydamas kainos pranašumą.
Sritys, kuriose jis išsiskiria: Didelės apimties samprotavimo darbai, kurių biudžetas yra labai jautrus; Komandos, kurios nori aiškaus svorio lankstumo, bet turi išlaikyti mažas išlaidas.
Įprastas vartotojas: į išlaidas orientuotos iniciatyvos, komandos, atliekančios didelės apimties analizę.
Dėmesio: „DeepSeek“ kilęs iš Kinijos. Jei ketinate tvarkyti asmens ar komercinės paslapties duomenis, būtinai pasiaiškinkite, kur duomenys tvarkomi ir saugomi. Atvirosios versijos paleidimas savo serveryje sumažina šį susirūpinimą; Debesijos paslaugos naudojimas turėtų būti kruopščiai įvertintas duomenų suverenumo požiūriu. Šią temą išsamiai aptarsime 8 skyriuje.
„Cohere“ – įmonių paieška ir RAG
Kanadoje esanti „Cohere“ yra skirta įmonės darbo krūviams, o ne vartotojų pokalbių programoms. Tai ypač galinga RAG (generating with fetched knowledge) scenarijuose; tai yra sistemose, kuriose modelis suranda ir nuskaito atitinkamas dalis iš jūsų dokumentų archyvo prieš atsakydamas. Taip pat pageidautina sukurti įmonių paieškos infrastruktūrą su „įterpimo“ modeliais, kurie konvertuoja tekstus į skaitinius vektorius. (Įterpimas reiškia teksto reikšmės pavertimą skaičiais, kad panašūs tekstai galėtų būti dedami vienas šalia kito.)
Sritys, kuriose jis išsiskiria: vidinė dokumentų užklausa, išmanioji paieška, klausimų ir atsakymų sistemos žinių bazėje.
Įprastas vartotojas: institucijos, turinčios didelius dokumentų archyvus, komandos, kurios nori, kad vidinėje žinių bazėje būtų galima ieškoti naudojant AI.
Penki žaidėjai vienas šalia kito
Teikėjas
Teminė vertė
Svoris
Kilmė
Tipiškas darbas
Meta (lama)
Pilnas valdymas, tikslus derinimas
atviras
JAV
Slaptas verslas nuosavame serveryje
mistralas
ES kilmė, lankstumas
sumaišytas
Prancūzija
ES duomenų suverenitetas
xAI (Grok)
realaus laiko duomenis
Uždaryta
JAV
Darbotvarkė/socialinė žiniasklaida
DeepSeek
Kaina/našumas
atviras
Kinija
Didelė apimtis, orientuota į biudžetą
darni
Įmonės paieška/RAG
sumaišytas
Kanada
Dokumentų užklausa
Trys tikroviški atvejai
1 atvejis – ES veikianti gamybos įmonė. Įmonė, turinti gamyklas Vokietijoje, nori ieškoti techninės dokumentacijos naudodama AI, bet nenori, kad jos duomenys būtų už ES ribų. Jie pasirenka „Mistral“ uždarą ES modelį; Jis yra tvirtas ir atitinka teisinę bazę. ~800 000 žetonų mėnesinis darbas virsta nuspėjama sąskaita ir teisininkų komandai palengvėja.
2 atvejis. Biudžeto apribota analizės iniciatyva. Aštuonių asmenų duomenų analizės startuolis per dieną turi klasifikuoti ir apibendrinti dešimtis tūkstančių trumpų tekstų, tačiau jo biudžetas yra ribotas. Jie naudoja „DeepSeek“ atvirojo svorio modelį nuomojamame serveryje; Taigi jie nemoka už žetoną ir išsprendžia susirūpinimą dėl duomenų, niekada neišimdami duomenų.
3 atvejis. Didelė draudimo bendrovės žinių bazė. Draudimo bendrovė, turinti dešimtis tūkstančių polisų ir procedūrinių dokumentų, paklausė savo darbuotojų „ką daryti šioje situacijoje? Jis nori turėti galimybę užduoti savo klausimus archyvui. Jie kuria vidinę paieškos sistemą naudodami „Cohere“ RAG ir įterpimo modelius. Kai darbuotojas užduoda klausimą, sistema pirmiausia suranda atitinkamus dokumentus, tada modelis pagal juos atsako; Taigi atsakymai yra ne išgalvoti, o pagrįsti tikrais dokumentais.
Silpnas raginimas / stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Pasiūlykite pigų AI modelį.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: AI pirkimų konsultantas. Reikia: Rūšiuoti ~30 000 trumpų turkiškų klientų atsiliepimų per dieną į teigiamus/neigiamus/neutralius. Biudžetas labai ribotas. Duomenyse nėra asmens duomenų (anoniminių).Užduotis: Rekomenduoti 3 variantus (įskaitant atvirą svorį) su geru sąnaudų ir našumo balansu. Parašykite apskaičiuotą mėnesio išlaidų diapazoną, kilmę / duomenų pastabą ir pagrindinę riziką. Galiausiai pateikite vieną rekomendaciją pilotui.
Galingas raginimas pateikia tikrai veiksmingą rekomendaciją, nes nurodo apimtis, biudžeto apribojimus, duomenų tipą ir kalbą.
Kopijuojami šablonai
1. Alternatyvi teikėjo patikra:
Išvardykite teikėjus, nepriklausančius didžiajam trejetui (Anthropic / OpenAI / Google), kurie gali būti tinkami šiai užduočiai [TASK]: Meta, Mistral, xAI, DeepSeek, Cohere. Kiekvienai parašykite po vieną eilutę „kodėl tinka / kodėl netinka“.
2. Kilmė ir licencijos pastaba:
Aš galvoju naudoti šį teikėją [PROVIDER]. Kokią riziką duomenų suverenitetui man kelia kilmės šalis, svorio tipas ir licencijos sąlygos? Pasiūlykite atsargumo priemones kiekvienai rizikai.
3. RAG atitikties patikra:
Turiu ~[NUMBER] dokumentų ir noriu, kad darbuotojai užduotų apie juos klausimų. Ar tai RAG scenarijus? Jei taip, kokio tiekėjo / modelio tipą (įterpimas + gamyba) rekomenduotumėte ir kokie yra pirmieji 3 diegimo žingsniai?
4. Atviras bandomasis svorio planas:
Norime išbandyti šį atvirojo svorio modelį [MODEL] savo serveryje. Sukurkite apytikslį planą su techninės įrangos reikalavimais, diegimo žingsniais, numatomu laiku ir 3 sėkmės metrikomis, kurių reikia laikytis pirmąją savaitę.
Dažnos klaidos
- Užstrigti ties trimis didžiosiomis dalimis: labiausiai žinomas paslaugų teikėjas gali netikti jūsų konkrečiai verslui; Nepriimkite sprendimo neįvertinę alternatyvų.
- Kilmės šalies klaidinimas dėl techninio pobūdžio: kilmė yra strateginis duomenų suverenumo ir teisinės rizikos kriterijus, o ne įprasta etiketė.
- Painiojantis RAG ir modelio stiprumą: dokumentų užklausų sėkmę dažnai lemia gera RAG sąranka, o ne pats galingiausias modelis.
- Darant prielaidą, kad atviras svoris nereikalauja diegimo: pasirenkate „DeepSeek“ arba „Llama“, nes jie yra „nemokami“ ir neatsižvelgiama į techninės įrangos ir priežiūros naštą.
- Realaus laiko poreikio pervertinimas: ne kiekviena įmonė nori duomenų realiuoju laiku; Groko pranašumas turi prasmę tik tada, kai savalaikiškumas yra labai svarbus.
Apibendrinant
- Meta (Lama) atviras svoris ir visiška kontrolė; Mistral EU kilmė ir lankstumas; xAI realaus laiko duomenys; DeepSeek kaina / našumas; „Cohere“ išsiskiria įmonės paieška / RAG.
- Kilmės šalis ir licencija yra strateginiai atrankos kriterijai, ypač tiems, kurie tvarko asmens ar konfidencialius duomenis.
- Pagal RAG scenarijus sėkmę lemia gera dokumentų gavimo sąranka, o ne stipriausias modelis.
- Priklausomai nuo verslo tipo, biudžeto ir teisinės bazės, tinkamas teikėjas gali būti iš trijų didžiųjų.
Taikymo užduotis
Apsvarstykite, ar jūsų įmonėje reikia pateikti užklausas apie dokumentus (pvz., darbuotojai užduoda klausimus archyvui). Leiskite dirbtinio intelekto modeliui įvertinti jūsų situaciją naudodami 3 šabloną šiame įrenginyje (RAG tinkamumo patikra). Be to, jei tvarkote asmeninius ar konfidencialius duomenis, pašalinkite duomenų suverenumo riziką, kylančią iš teikėjo, kurį svarstote pasirinkti, naudodami 2-ąjį šabloną (kilmės pažymą ir licenciją). Šią išvestį naudosime KVKK studijoje 8 skyriuje.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Galiu prilygti penkių alternatyvių žaidėjų išskirtinei vertei ir tipiškam darbui.
- [ ] Galiu atskirti atviro svorio, regioninius ir į sąnaudas orientuotus tiekėjus pagal tai, kokiam darbui jie tinka.
- [ ] Galiu paaiškinti, kodėl kilmės šalis ir licencija yra atrankos kriterijai.
- [ ] Galiu atpažinti RAG scenarijų ir rekomenduoti atitinkamą teikėjo tipą.
- [ ] Galiu įžvelgti šiurkščius atviro svorio piloto žingsnius.