Недавнее исследование Accenture показало, что компании, применяющие передовые технологии искусственного интеллекта, такие как большие языковые модели и генеративный ИИ, могут увеличить доход до 10%, что в 2,6 раза больше, чем у тех, кто не применяет эту технологию.

В эпоху искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) наука о данных и ИИ все больше интегрируются в рабочие процессы. Однако внедрение и применение моделей ИИ в бизнес-операциях также сталкивается со многими трудностями.

По словам г-на Нгуена Ван Туана, генерального директора Hyratek, подразделения, которое поддерживает систему ИИ и инфраструктуру для проекта восстановления фотографий мучеников, спрос на системы оборудования, используемые для обучения и коучинга ИИ в мире, превышает предложение на рынке. Покупателям даже приходится заказывать у поставщиков за полгода вперед, чтобы получить оборудование.

ИИ создал озеро 2.JPG
Мальчик общается с виртуальной девушкой, управляемой искусственным интеллектом. Фото: ChatGPT

Мир «жаждет» аппаратной инфраструктуры для обслуживания искусственного интеллекта. Между тем, системы ИИ часто обучаются централизованно, что обходится очень дорого. Это является препятствием для применения ИИ в бизнес-операциях.

Многие предприятия во Вьетнаме используют облачные сервисы для развертывания моделей ИИ. Однако эта форма является дорогостоящей при работе в больших масштабах и не имеет гибкости в рабочем процессе.

На недавнем мероприятии г-н Нгуен Ван Зяп, генеральный директор Lenovo Vietnam, заявил, что для более широкого применения ИИ в операционных и производственных процессах у предприятий появилась новая тенденция — использование рабочих станций с интегрированным ИИ.

Многие организации переходят на частное размещение и разработку больших языковых моделей (LLM) и малых языковых моделей (SLM) из-за опасений по поводу безопасности и затрат на обучение данных.

Это не только оптимизирует рабочие процессы, но и помогает владельцам бизнеса принимать своевременные решения, одновременно способствуя инновациям во многих областях.

Рабочие станции, оснащенные высокопроизводительными центральными и графическими процессорами, предназначены для ускорения разработки, настройки и обучения моделей ИИ в меньших масштабах и с меньшими затратами, чем в облаке.

Использование локальных данных не только более безопасно, но и позволяет специалистам по данным обучать модели ИИ в замкнутом цикле и быстрее, тем самым сокращая время получения конечных результатов.

Обучение ИИ.jpg
Многие организации разрабатывают частные большие языковые модели (LLM) и малые языковые модели (SLM) с помощью интегрированных с ИИ рабочих станций. Фото: Иллюстрация

Разнообразие крупных языковых моделей также все больше признается в глобальном масштабе. Поделившись с VietNamNet, г-н Роберт Халлок, вице-президент и генеральный менеджер по ИИ и техническому маркетингу в Intel, сказал, что для содействия цифровой трансформации страны могут разрабатывать собственные крупные языковые модели, при этом Вьетнам является крупной языковой моделью вьетнамского языка.

По словам вице-президента Intel, в процессе работы с несколькими многоязычными моделями ИИ Вьетнам и Китай считаются двумя странами, которые успешно локализуют крупные языковые модели за счет включения элементов местного языка.

ИИ может применяться не только для продвижения бизнеса на предприятиях, г-н Роберт Халлок считает, что ИИ может также эффективно применяться в государственном секторе. В частности, правовой коридор правительств является идеальной средой для искусственного интеллекта.

Юридический документ может быть длиной в сотни страниц, и любому человеку трудно усвоить всю информацию и правила в нем. Это тот случай, когда требуется большая языковая модель с виртуальным помощником, чтобы задавать вопросы и отвечать на них по конкретному содержанию.

Опрос Finastra показывает, что Вьетнам в настоящее время лидирует на рынке по интересу к генеративному ИИ. Согласно результатам опроса, 91% вьетнамцев выразили свою реакцию на позитивные ценности, которые несет генеративный ИИ.

Бурный рост облачных вычислений и искусственного интеллекта (ИИ) создает огромные возможности для экономического роста, однако Вьетнаму все еще не хватает цифровых кадров, и его необходимо быстро заполнить.