Fitimet:
- Duke njohur pozicionimin e Meta (Llama), Mistral, xAI (Grok), DeepSeek dhe Cohere
- Identifikimi se cili biznes është më i përshtatshmi për ofruesit me peshë të hapur, rajonal dhe të fokusuar në kosto
- Aftësia për të vlerësuar vendin e origjinës dhe licencën si kriter përzgjedhjeje
Ne u njohëm me tre ofruesit e mëdhenj amerikanë. Megjithatë, duke menduar se tregu ka të bëjë me to, do të ishte injorimi i disa prej opsioneve më të vlefshme që keni. Meta, lideri i qartë, Mistral, krenaria e Evropës, xAI, e cila punon me të dhëna në kohë reale, DeepSeek, e cila dallohet me balancën e kostos/performancës dhe Cohere, e specializuar në kërkimin e dokumenteve të korporatës; të gjitha mund të jenë më të përshtatshme për punë të caktuara sesa tre të mëdhatë. Në këtë njësi, objektivisht do të njiheni me këta pesë lojtarë, pozicionet e tyre dhe për çfarë pune janë të përshtatshëm; Do të shihni pse vendi i origjinës dhe licenca janë një kriter përzgjedhjeje.
Meta - Familja Llama (Udhëheqës i Peshës së Hapur)
Familja Llama e Metës është emri më i njohur në botën e peshës së hapur. Meqenëse peshat janë të shkarkueshme, mund t'i ekzekutoni në serverin tuaj dhe t'i përpunoni të dhënat pa i hequr kurrë. Ka versione të madhësive të ndryshme: modelet e vogla funksionojnë edhe në një server të zakonshëm, ndërsa modelet e mëdha kërkojnë pajisje të fuqishme.
Fushat ku bie në sy: Institucionet që duan kontroll të plotë të të dhënave; Ata që duan ta bëjnë koston të parashikueshme në vëllime shumë të larta; dhe ata që duan të personalizojnë (rregullojnë mirë) modelin me të dhënat e tyre. Fine-tuning është personalizimi i një modeli të gatshëm për biznesin tuaj duke e ritrajnuar atë me shembujt tuaj.
Përdorues tipik: Institucione të mëdha me qendrat e tyre të të dhënave, industri kritike për privatësinë, kompani me ekipe të forta teknike.
Kujdes: Ndonëse licenca e Llamës është “e hapur”, ajo nuk është e pakushtëzuar; mund të përfshijë kërkesa shtesë për kompanitë shumë të mëdha mbi një prag të caktuar përdoruesi aktiv. Lexoni licencën me ekipin tuaj ligjor përpara se ta vendosni në biznes.
Mistral - Ofruesi i Evropës
Mistral, me qendër në Francë, spikat me origjinën e tij evropiane. Është një ofrues "i përzier" pasi ofron modele me peshë të hapur (siç është Mixtral) dhe modele të mbyllura, më të fuqishme. Është një kandidat i natyrshëm për organizatat me shqetësime të sovranitetit të të dhënave në Evropë; sepse vetë ofruesi është brenda BE-së.
Fushat e rëndësisë: Institucionet që kanë të bëjnë me pajtueshmërinë me kuadrin ligjor evropian; Ata që duan fleksibilitetin e peshës së hapur dhe komoditetin e një modeli të mbyllur nën të njëjtën çati; dhe mbështetje shumëgjuhëshe të gjuhës evropiane.
Përdorues tipik: Institucione të mesme dhe të mëdha që operojnë në BE, të cilët dëshirojnë që të dhënat e tyre të mbeten brenda kufirit të BE-së.
xAI — Grok (Të dhënat në kohë reale)
Modeli Grok i xAI pozicionohet nga integrimi i tij me platformën X (dikur Twitter) dhe aksesi në të dhënat aktuale, në kohë reale. Edhe pse është një model për qëllime të përgjithshme, ai tërheq vëmendjen me pretendimin e tij për të pasqyruar ngjarjet aktuale dhe pulsin e mediave sociale.
Fushat ku bie në sy: Ndjekja e ngjarjeve aktuale, analiza e mediave sociale, përmbajtje të lidhura me axhendën. Lidhja në kohë reale është e vlefshme kur një model duhet të dijë diçka që "sapo ka ndodhur".
Përdorues tipik: Ekipet e mediave sociale, tregtarët që monitorojnë markat, prodhuesit e përmbajtjes, ndjekja e agjendës së të cilëve është kritike.
DeepSeek - Kostoja/Performanca (Origjina nga Kina)
DeepSeek me bazë në Kinë shquhet për ofrimin e performancës së fuqishme me një kosto të ulët dhe disa nga modelet e saj janë me peshë të hapur. Ofron rezultate konkurruese, veçanërisht në detyrat me intensitet të arsyetimit, ndërkohë që ofron një avantazh çmimi.
Fushat ku bie në sy: Punë arsyetimi me volum të lartë me ndjeshmëri të lartë buxhetore; Ekipet që duan fleksibilitet të qartë në peshë, por duhet të mbajnë kosto të ulëta.
Përdorues tipik: Iniciativa të përqendruara në kosto, ekipe që bëjnë analiza me vëllim të lartë.
Kujdes: DeepSeek e ka origjinën nga Kina. Nëse do të përpunoni të dhëna sekrete personale ose tregtare, sigurohuni që të sqaroni se ku përpunohen dhe ruhen të dhënat. Ekzekutimi i versionit me peshë të hapur në serverin tuaj e lehtëson këtë shqetësim; Përdorimi i një shërbimi cloud duhet të vlerësohet me kujdes për sa i përket sovranitetit të të dhënave. Ne do ta trajtojmë këtë temë në thellësi në kapitullin 8.
Cohere — Kërkimi i Ndërmarrjeve dhe RAG
Cohere me bazë në Kanada është i pozicionuar për ngarkesat e punës së ndërmarrjeve dhe jo për aplikacionet e bisedës së konsumatorit. Është veçanërisht i fuqishëm në skenarët RAG (gjenerimi me njohuri të marra); domethënë, në sistemet ku modeli gjen dhe lexon pjesët përkatëse nga arkivi i dokumentit tuaj përpara se të përgjigjet. Preferohet gjithashtu për krijimin e infrastrukturave të kërkimit të korporatave me modele "embedding" që konvertojnë tekstet në vektorë numerikë. (Përfshirja është konvertimi i kuptimit të një teksti në numra në mënyrë që tekstet e ngjashme të mund të vendosen krah për krah.)
Fushat ku ai bie në sy: Kërkim i brendshëm i dokumenteve, kërkim i zgjuar, sisteme pyetje-përgjigjesh në bazën e njohurive.
Përdorues tipik: Institucione me arkiva të mëdha dokumentesh, ekipe që duan ta bëjnë bazën e tyre të brendshme të njohurive të kërkueshme me AI.
Pesë lojtarë krah për krah
Ofruesi
Vlera e veçuar
Pesha
Origjina
Punë tipike
Meta (Llama)
Kontroll i plotë, akordim i imët
hapur
SHBA
Biznes sekret në serverin e vet
mistral
Origjina e BE-së, fleksibiliteti
të përziera
france
Sovraniteti i të dhënave të BE-së
xAI (Grok)
të dhëna në kohë reale
Mbyllur
SHBA
Axhenda/media sociale
DeepSeek
Kostoja/performanca
hapur
Kinë
Vëllim i lartë, i orientuar nga buxheti
kohere
Kërkimi i ndërmarrjes/RAG
të përziera
Kanadaja
Kërkim dokumenti
Tre raste realiste
Rasti 1 — Kompani prodhuese që operon në BE. Një kompani me fabrika në Gjermani dëshiron të kërkojë dokumentacionin teknik me AI, por nuk dëshiron që të dhënat e saj të dalin jashtë BE-së. Ata zgjedhin modelin e mbyllur të Mistralit me bazë në BE; Ai është edhe i fortë dhe në përputhje me kuadrin ligjor. Puna mujore prej 800,000 token kthehet në një faturë të parashikueshme dhe ekipi ligjor lirohet.
Rasti 2 — Iniciativa analitike e kufizuar nga buxheti. Një startup i analitikës së të dhënave me tetë persona duhet të klasifikojë dhe përmbledhë dhjetëra mijëra tekste të shkurtra në ditë, por buxheti i tij është i ngushtë. Ata përdorin modelin me peshë të hapur të DeepSeek në një server që marrin me qira; Kështu, ata nuk paguajnë për token dhe zgjidhin shqetësimin për të dhënat e origjinës duke mos i hequr kurrë të dhënat.
Rasti 3 — Baza e njohurive të një kompanie të madhe sigurimesh. Një kompani sigurimesh me dhjetëra mijëra polica dhe dokumente procedurash pyeti punonjësit e saj "çfarë të bënin në këtë situatë?" Ai dëshiron të jetë në gjendje të bëjë pyetjet e tij në arkiv. Ata po ndërtojnë një sistem kërkimi të brendshëm me RAG të Cohere dhe modele të ngulitura. Kur një punonjës bën një pyetje, sistemi fillimisht gjen dokumentet përkatëse, më pas modeli u përgjigjet atyre bazuar në to; Pra, përgjigjet nuk janë të sajuara, por të bazuara në dokumente reale.
Prompt i dobët / Prompt i fortë
Njoftim i dobët:
Sugjeroni një model të lirë të AI.
Njoftim i fuqishëm:
Roli juaj: konsulent i prokurimit të AI. Nevoja: Rendit ~ 30,000 komente të shkurtra të klientëve turq në ditë në pozitive/negative/neutrale. Buxheti është shumë i kufizuar. Të dhënat nuk përmbajnë të dhëna personale (anonime). Detyrë: Rekomandoni 3 opsione (përfshirë peshën e hapur) me bilanc të mirë kosto/performancë. Shkruani diapazonin e vlerësuar të kostos mujore, shënimin e origjinës/të dhënave dhe rrezikun kryesor për secilin. Së fundi, jepni një rekomandim të vetëm për pilotin.
Prompti i fuqishëm jep një rekomandim vërtet të zbatueshëm pasi jep vëllimin, kufizimin e buxhetit, llojin e të dhënave dhe gjuhën.
Modele të kopjueshme
1. Ekzaminimi alternativ i ofruesit:
Listoni ofruesit jashtë tre të mëdhenjve (Anthropic/OpenAI/Google) që mund të jenë të përshtatshëm për detyrën e mëposhtme [DETYRA]: Meta, Mistral, xAI, DeepSeek, Cohere. Shkruani një rresht të vetëm "pse është i përshtatshëm / pse nuk është i përshtatshëm" për secilin.
2. Origjina dhe shënimi i licencës:
Po mendoj të përdor ofruesin e mëposhtëm [PROVIDER]. Çfarë rreziqesh paraqesin për mua vendi i origjinës, lloji i peshës dhe kushtet e licencës për sa i përket sovranitetit të të dhënave? Sugjeroni një masë paraprake për çdo rrezik.
3. Kontrolli i pajtueshmërisë së RAG:
Unë kam ~[NUMBER] dokumente dhe dua që punonjësit të bëjnë pyetje rreth tyre. A është ky një skenar RAG? Nëse po, cilin lloj ofrues/modeli (ngulitje + prodhim) do të rekomandonit dhe cilët janë 3 hapat e parë për instalim?
4. Plani pilot me peshë të hapur:
Ne duam ta pilotojmë këtë model me peshë të hapur [MODEL] në serverin tonë. Krijo një plan të përafërt me kërkesat e harduerit, hapat e instalimit, kohën e parashikuar dhe 3 metrikë suksesi që duhen ndjekur në javën e parë.
Gabimet e zakonshme
- Duke u mbërthyer me tre të mëdhenjtë: Ofruesi më i njohur mund të mos jetë më i përshtatshmi për biznesin tuaj të veçantë; Mos merrni një vendim pa vlerësuar alternativat.
- Gabimi i vendit të origjinës për një teknikë: Origjina është një kriter strategjik për sa i përket sovranitetit të të dhënave dhe rrezikut ligjor, jo një etiketë e zakonshme.
- Ngatërrimi i RAG me fuqinë e modelit: Suksesi në kërkimin e dokumenteve shpesh vjen nga një konfigurim i mirë RAG, jo nga modeli më i fuqishëm.
- Supozimi i peshës së hapur është pa instalim: Zgjedhja e DeepSeek ose Llama sepse ato janë "falas" dhe nuk marrin parasysh barrën e harduerit dhe mirëmbajtjes.
- Mbivlerësimi i nevojës për kohë reale: Jo çdo biznes dëshiron të dhëna në kohë reale; Avantazhi i Grokut ka kuptim vetëm kur koha është kritike.
Në përmbledhje
- Meta (Llama) me peshë të hapur dhe kontroll të plotë; Origjina dhe fleksibiliteti i BE-së Mistral; xAI të dhëna në kohë reale; Kostoja/performanca e DeepSeek; Cohere shquhet me kërkimin e ndërmarrjes/RAG.
- Vendi i origjinës dhe licenca janë kritere strategjike të përzgjedhjes, veçanërisht për ata që përpunojnë të dhëna personale ose konfidenciale.
- Në skenarët RAG, suksesi vjen nga një konfigurim i mirë i tërheqjes së dokumentit dhe jo nga modeli më i fortë.
- Ofruesi i duhur mund të vijë nga jashtë tre të mëdhenjve, në varësi të llojit të biznesit, buxhetit dhe kornizës ligjore.
Detyra e aplikimit
Merrni parasysh nëse ka nevojë për të kërkuar dokumente në biznesin tuaj (si p.sh. punonjësit që bëjnë pyetje për një arkivë). Kërkoni një model të AI të vlerësojë situatën tuaj me shabllonin 3 në këtë njësi (kontrolli i përshtatjes së RAG). Gjithashtu, nëse jeni duke përpunuar të dhëna personale ose konfidenciale, hiqni rrezikun e sovranitetit të të dhënave të një ofruesi që po mendoni të zgjidhni me shabllonin e dytë (shënimi i origjinës dhe licenca). Ne do ta përdorim këtë rezultat në studimin e KVKK në njësinë 8.
listë kontrolli
- [ ] Mund të përputhem me vlerën e spikatur dhe punën tipike të pesë lojtarëve alternativë.
- [ ] Unë mund të ndaj ofruesit me peshë të hapur, rajonal dhe të fokusuar në kosto, bazuar në atë punë për të cilën janë të përshtatshëm.
- [ ] Mund të shpjegoj pse vendi i origjinës dhe licenca janë kritere përzgjedhjeje.
- [ ] Unë mund të njoh një skenar RAG dhe të rekomandoj llojin e duhur të ofruesit.
- [ ] Unë mund të dalloj hapat e përafërt të një piloti me peshë të hapur.