Ieguvumi:
- Atzīstot Meta (Lama), Mistral, xAI (Grok), DeepSeek un Cohere izvietojumu
- Noskaidrot, kurš bizness ir vislabāk piemērots atvērtiem, reģionāliem un uz izmaksām orientētiem pakalpojumu sniedzējiem
- Spēja novērtēt izcelsmes valsti un licenci kā atlases kritēriju
Mēs iepazināmies ar trim lielajiem ASV pakalpojumu sniedzējiem. Tomēr, domājot, ka tirgus ir tikai par viņiem, jūs ignorētu dažas no visvērtīgākajām iespējām. Meta, nepārprotams līderis, Mistral, Eiropas lepnums, xAI, kas strādā ar reāllaika datiem, DeepSeek, kas izceļas ar izmaksu un veiktspējas līdzsvaru, un Cohere, kas specializējas korporatīvo dokumentu vaicāšanā; visi var būt labāk piemēroti noteiktiem darbiem nekā lielie trīs. Šajā vienībā jūs objektīvi iepazīsiet šos piecus spēlētājus, viņu pozīcijas un to, kādam darbam viņi ir piemēroti; Jūs redzēsiet, kāpēc izcelsmes valsts un licence ir atlases kritērijs.
Meta — lamu ģimene (atklātā svara līderis)
Meta's Lama ģimene ir vispazīstamākais vārds atklātajā svara pasaulē. Tā kā svari ir lejupielādējami, varat tos palaist savā serverī un apstrādāt datus, nekad tos neizņemot. Ir dažāda izmēra versijas: mazie modeļi darbojas pat parastā serverī, savukārt lieliem modeļiem nepieciešama jaudīga aparatūra.
Jomas, kurās tas izceļas: Iestādes, kuras vēlas pilnīgu datu kontroli; Tie, kas vēlas padarīt izmaksas paredzamas ļoti lielos apjomos; un tiem, kas vēlas pielāgot (precizēt) modeli ar saviem datiem. Precizēšana ir gatavā modeļa pielāgošana jūsu uzņēmumam, pārkvalificējot to ar saviem piemēriem.
Tipisks lietotājs: lielas iestādes ar saviem datu centriem, privātumam kritiskas nozares, uzņēmumi ar spēcīgām tehniskām komandām.
Uzmanību: lai gan Lama licence ir "atvērta", tā nav beznosacījuma; var ietvert papildu prasības ļoti lieliem uzņēmumiem, kas pārsniedz noteiktu aktīvo lietotāju slieksni. Izlasiet licenci kopā ar savu juridisko komandu, pirms sākat to izmantot.
Mistral — Eiropas nodrošinātājs
Mistral, kas atrodas Francijā, izceļas ar savu Eiropas izcelsmi. Tas ir “jaukts” pakalpojumu sniedzējs, jo piedāvā gan atvērta svara modeļus (piemēram, Mixtral), gan slēgtus, jaudīgākus modeļus. Tas ir dabisks kandidāts organizācijām, kurām ir bažas par datu suverenitāti Eiropā; jo pats pakalpojumu sniedzējs atrodas ES.
Ievērojamās jomas: iestādes, kas nodarbojas ar atbilstību Eiropas tiesiskajam regulējumam; Tie, kas vēlas atvērtā svara elastību un slēgtā modeļa ērtības zem viena jumta; un daudzvalodu Eiropas valodu atbalsts.
Tipisks lietotājs: vidējas un lielas iestādes, kas darbojas ES un vēlas, lai viņu dati paliktu ES robežās.
xAI — Grok (reālā laika dati)
xAI Grok modeli pozicionē tā integrācija ar X (agrāk Twitter) platformu un piekļuvi pašreizējiem reāllaika datiem. Lai gan tas ir universāls modelis, tas piesaista uzmanību ar savu prasību atspoguļot aktuālos notikumus un sociālo mediju impulsu.
Jomas, kurās tas izceļas: aktuālo notikumu izsekošana, sociālo mediju analīze, ar dienas kārtību saistīts saturs. Reāllaika savienojamība ir vērtīga, ja modelim ir jāzina kaut kas, kas "tikko noticis".
Tipisks lietotājs: sociālo mediju komandas, mārketinga speciālisti, kas uzrauga zīmolus, satura veidotāji, kuru darba kārtības izsekošana ir ļoti svarīga.
DeepSeek — izmaksas/veiktspēja (Ķīnas izcelsme)
Ķīnā bāzētais DeepSeek izceļas ar jaudīgu veiktspēju par zemām izmaksām, un daži no tā modeļiem ir atvērti. Tas piedāvā konkurētspējīgus rezultātus, īpaši spriešanas intensīvos uzdevumos, vienlaikus piedāvājot cenas priekšrocību.
Jomas, kurās tas izceļas: liela apjoma spriešanas darbi ar augstu budžeta jutīgumu; Komandas, kas vēlas skaidru svara elastību, bet kurām ir jāsaglabā zemas izmaksas.
Tipisks lietotājs: uz izmaksām orientētas iniciatīvas, komandas, kas veic liela apjoma analīzi.
Uzmanību: DeepSeek izcelsme ir Ķīna. Ja gatavojaties apstrādāt personas vai komercnoslēpuma datus, noteikti precizējiet, kur dati tiek apstrādāti un uzglabāti. Atvērtā svara versijas palaišana savā serverī mazina šīs bažas; Mākoņpakalpojuma izmantošana ir rūpīgi jāizvērtē datu suverenitātes ziņā. Šo tēmu padziļināti aplūkosim 8. nodaļā.
Cohere — uzņēmumu meklēšana un RAG
Kanādā bāzētā Cohere ir piemērota uzņēmuma darba slodzei, nevis patērētāju tērzēšanas lietojumprogrammām. Tas ir īpaši spēcīgs RAG (ģenerēšana ar iegūtajām zināšanām) scenārijos; tas ir, sistēmās, kurās modelis pirms atbildes sniegšanas atrod un nolasa atbilstošos fragmentus no jūsu dokumentu arhīva. Tas ir arī ieteicams, lai izveidotu korporatīvās meklēšanas infrastruktūras ar "iegulšanas" modeļiem, kas pārvērš tekstus ciparu vektoros. (Iegulšana ir teksta nozīmes pārvēršana skaitļos, lai līdzīgus tekstus varētu novietot blakus.)
Jomas, kurās tas izceļas: iekšējais dokumentu vaicājums, viedā meklēšana, jautājumu-atbilžu sistēmas zināšanu bāzē.
Tipisks lietotājs: iestādes ar lieliem dokumentu arhīviem, komandas, kas vēlas padarīt savu iekšējo zināšanu bāzi meklējamu, izmantojot AI.
Pieci spēlētāji blakus
Pakalpojumu sniedzējs
Piedāvātā vērtība
Svars
Izcelsme
Tipisks darbs
Meta (lama)
Pilna kontrole, precīza regulēšana
atvērts
ASV
Slepenais bizness uz sava servera
mistrāls
ES izcelsme, elastība
sajaukts
Francija
ES datu suverenitāte
xAI (groks)
reāllaika dati
Slēgts
ASV
Darba kārtība/sociālie mediji
DeepSeek
Izmaksas/veiktspēja
atvērts
Ķīna
Liels apjoms, orientēts uz budžetu
saskaņoti
Uzņēmuma meklēšana/RAG
sajaukts
Kanāda
Dokumentu izziņa
Trīs reāli gadījumi
1. gadījums — ražošanas uzņēmums, kas darbojas ES. Uzņēmums ar rūpnīcām Vācijā vēlas meklēt tehnisko dokumentāciju ar AI, taču nevēlas, lai tā dati nonāktu ārpus ES. Viņi izvēlas Mistral ES slēgto modeli; Tas ir gan spēcīgs, gan atbilst tiesiskajam regulējumam. Aptuveni 800 000 žetonu ikmēneša darbs pārvēršas par paredzamu rēķinu, un juridiskā komanda ir atvieglota.
2. gadījums — ar budžetu ierobežota analīzes iniciatīva. Astoņu cilvēku datu analīzes starta uzņēmumam dienā ir jāklasificē un jāapkopo desmitiem tūkstošu īsu tekstu, taču tā budžets ir ierobežots. Viņi izmanto DeepSeek atvērto svara modeli serverī, kuru viņi nomā; Tādējādi viņi nemaksā par marķieri un atrisina bažas par datu izcelsmi, nekad neizņemot datus.
3. gadījums — liela apdrošināšanas sabiedrības zināšanu bāze. Kāda apdrošināšanas kompānija ar desmitiem tūkstošu polišu un procedūru dokumentiem jautāja saviem darbiniekiem "ko darīt šajā situācijā?" Viņš vēlas uzdot savus jautājumus arhīvam. Viņi veido iekšēju meklēšanas sistēmu ar Cohere RAG un iegulšanas modeļiem. Kad darbinieks uzdod jautājumu, sistēma vispirms atrod attiecīgos dokumentus, pēc tam modelis uz tiem atbild, pamatojoties uz tiem; Tādējādi atbildes nav izdomātas, bet gan balstītas uz reāliem dokumentiem.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Iesakiet lētu AI modeli.
Spēcīga uzvedne:
Jūsu loma: AI iepirkumu konsultants. Nepieciešams: katru dienu kārtojiet ~30 000 īsas Turcijas klientu atsauksmes pozitīvās/negatīvās/neitrālās. Budžets ir ļoti ierobežots. Dati nesatur personas datus (anonīmi).Uzdevums: Ieteikt 3 iespējas (ieskaitot atvērto svaru) ar labu izmaksu/veiktspējas līdzsvaru. Uzrakstiet aptuveno ikmēneša izmaksu diapazonu, izcelsmi/datu piezīmi un galveno risku katram. Visbeidzot sniedziet vienu ieteikumu pilotam.
Spēcīgā uzvedne sniedz patiesi reālu ieteikumu, jo tajā ir norādīts apjoms, budžeta ierobežojums, datu veids un valoda.
Kopējamas veidnes
1. Alternatīva pakalpojumu sniedzēja pārbaude:
Norādiet pakalpojumu sniedzējus ārpus lielajām trim (Anthropic/OpenAI/Google), kas varētu būt piemēroti šādam uzdevumam [UZDEVUMS]: Meta, Mistral, xAI, DeepSeek, Cohere. Katrai no tām ierakstiet vienu rindiņu "kāpēc tas ir piemērots / kāpēc tas nav piemērots".
2. Izcelsme un licences piezīme:
Es domāju izmantot šo pakalpojumu sniedzēju [PROVIDER]. Kādus riskus man rada izcelsmes valsts, svara veids un licences noteikumi attiecībā uz datu suverenitāti? Iesakiet piesardzības pasākumus katram riskam.
3. RAG atbilstības pārbaude:
Man ir ~[NUMBER] dokumenti, un es vēlos, lai darbinieki uzdod par tiem jautājumus. Vai tas ir RAG scenārijs? Ja jā, kuru nodrošinātāja/modeļa veidu (iegulšana + ražošana) jūs ieteiktu un kādi ir pirmie 3 instalēšanas soļi?
4. Atvērtais svara izmēģinājuma plāns:
Mēs vēlamies izmēģināt šo atvērtā svara modeli [MODEL] savā serverī. Izveidojiet aptuvenu plānu ar aparatūras prasībām, instalēšanas darbībām, paredzamo laiku un 3 veiksmes rādītājiem, kas jāievēro pirmajā nedēļā.
Biežas kļūdas
- Iestrēgšana ar lielo trīs: Vispazīstamākais pakalpojumu sniedzējs var nebūt vislabāk piemērots jūsu konkrētajam uzņēmumam; Nepieņemiet lēmumu, neizvērtējot alternatīvas.
- Izcelsmes valsts jaukšana ar tehnisku īpašību: izcelsme ir stratēģisks kritērijs datu suverenitātes un juridiskā riska ziņā, nevis parasta etiķete.
- RAG jaukšana ar modeļa stiprumu: veiksmi dokumentu vaicāšanā bieži nodrošina laba RAG iestatīšana, nevis visspēcīgākais modelis.
- Pieņemot, ka atvērtais svars ir bez instalēšanas: izvēlieties DeepSeek vai Llama, jo tie ir "bezmaksas", un netiek ņemts vērā aparatūras un uzturēšanas slogs.
- Reāllaika nepieciešamības pārvērtēšana: ne katrs uzņēmums vēlas reāllaika datus; Groka priekšrocībām ir jēga tikai tad, ja savlaicīgums ir kritisks.
Rezumējot
- Meta (Lama) atvērtais svars un pilnīga kontrole; Mistral ES izcelsme un elastība; xAI reāllaika dati; DeepSeek izmaksas/veiktspēja; Cohere izceļas ar uzņēmumu meklēšanu/RAG.
- Izcelsmes valsts un licence ir stratēģiski atlases kritēriji, īpaši tiem, kas apstrādā personas vai konfidenciālus datus.
- RAG scenārijos panākumus nodrošina laba dokumentu ielādes iestatīšana, nevis spēcīgākais modelis.
- Atkarībā no uzņēmējdarbības veida, budžeta un tiesiskā regulējuma piemērotais pakalpojumu sniedzējs var būt ārpus lielajām trim.
Lietojumprogrammas uzdevums
Apsveriet, vai jūsu uzņēmumā ir nepieciešams vaicāt dokumentus (piemēram, darbinieki, kas uzdod jautājumus arhīvam). Lūdziet AI modelim novērtēt jūsu situāciju, izmantojot šīs vienības 3. veidni (RAG atbilstības pārbaude). Turklāt, ja apstrādājat personas vai konfidenciālus datus, noņemiet datu suverenitātes risku pakalpojumu sniedzējam, kuru apsverat izvēlēties, izmantojot otro veidni (izcelsmes piezīme un licence). Mēs izmantosim šo rezultātu KVKK pētījumā 8. nodaļā.
kontrolsaraksts
- [ ] Es varu pielīdzināt piecu alternatīvu spēlētāju ievērojamajai vērtībai un tipiskajam darbam.
- [ ] Es varu nodalīt atvērtā svara, reģionālos un uz izmaksām orientētos pakalpojumu sniedzējus, pamatojoties uz to, kādam darbam tie ir piemēroti.
- [ ] Es varu paskaidrot, kāpēc izcelsmes valsts un licence ir atlases kritēriji.
- [ ] Es varu atpazīt RAG scenāriju un ieteikt atbilstošo pakalpojumu sniedzēja veidu.
- [ ] Es varu izšķirt rupjos soļus, ko dara atklāta svara pilots.