كيف يؤدي تخصيص النماذج إلى جلب الذكاء الاصطناعي التوليدي للمؤسسة

هناك الكثير من الضجيج والنشاط حول نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ، خاصة في الوقت القصير منذ إطلاق ChatGPT لأول مرة.

تم تدريب ChatGPT – ونموذج اللغة الكبيرة GPT-3 (LLM) الذي يعتمد عليه – على البيانات العامة ، التي تعمل كأساس رائع لتطبيقات المستهلك ، ولكنها تفتقر إلى التخصيص والخصوصية والأمان التي تتطلبها المؤسسة. هذا هو المكان الذي يتطلع فيه رودريجو ليانغ ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة SambaNova Systems ، إلى إحداث فرق مع إطلاق SambaNova Suite اليوم لشركته ، والذي يهدف إلى مساعدة الشركات على بناء ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المخصصة.

>> تابع تغطية الذكاء الاصطناعي التوليدية المستمرة من VentureBeat <

بدأت SambaNova بدايتها في عام 2017 وركزت بشكل كبير على أجهزة الذكاء الاصطناعي ، حيث جمعت 676 مليون دولار في أبريل 2021 لدعم جهودها. في السنوات الأخيرة ، توسعت الشركة لتتجاوز تركيزها الأولي على الأجهزة لتقدم أيضًا الدعم لكل من التعلم الآلي – التدريب والاستدلال على نماذج مختلفة ، من خلال عروض تدفق البيانات كخدمة. تتوسع مجموعة SambaNova Suite الجديدة في خدمة تدفق البيانات مع مجموعة من الإمكانات التي تمكن المؤسسات من تخصيص كل من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر والملكية الخاصة لتلبية متطلباتها الخاصة.

قال ليانج لموقع VentureBeat: “يركز SambaNova على كيفية زيادة قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية على المؤسسة”. “هناك بعض الأشياء التي تحتاجها للمؤسسات لكي تكون قادرة على تحقيق النجاح ، ونحن نفعل ذلك اليوم من أجلهم.”

Nvidia ليست البائع الوحيد لأجهزة AI للذكاء الاصطناعي التوليدي

هناك قائمة متزايدة من البائعين الذين يعتمدون على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية للمساعدة في تمكين حالات استخدام المؤسسات.

يعد إنشاء المحتوى مجالًا حيويًا بشكل خاص لتخصيص الذكاء الاصطناعي التكويني للمؤسسات. أعلنت Jasper AI ، على سبيل المثال ، مؤخرًا عن عرض Jasper for Business المصمم للمساعدة في تخصيص الذكاء الاصطناعي لأعمال معينة. ظهر Typeface من التخفي يوم الإثنين من خلال منصته لإنشاء محتوى مؤسسي للذكاء الاصطناعي التوليدي ، إلى جانب تمويل بقيمة 65 مليون دولار. أعلنت Quantive الأسبوع الماضي عن دخولها في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي ، لمساعدة المؤسسات في إستراتيجية أعمالها.

إن ما يميز SambaNova عن الآخرين في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي هو أنه يحتوي على أجهزته الخاصة للمساعدة في تحسين حالات استخدام المؤسسات. بدلاً من الاعتماد فقط على وحدات معالجة الرسومات Nvidia مثل العديد من الشركات في الصناعة ، طورت SambaNova السيليكون المخصص الخاص بها والذي تم تحسينه لكل من التعلم الآلي – التدريب والاستدلال.

قال ليانج: “ما فعلناه هو … أخذ مجموعة برامج الذكاء الاصطناعي التي يرغب الناس حقًا في استخدامها مع PyTorch و TensorFlow والنماذج المعقدة مثل GPT ، ونقوم بإزالتها حتى تصل إلى السيليكون”. “لدينا السيليكون الذي تم تصميمه في الواقع خصيصًا لتشغيل هذه النماذج الكبيرة للمؤسسة ، مقابل العكس.”

يتمتع الفريق الذي يقف وراء SambaNova ، بما في ذلك Liang ، بخلفية في بناء المعالجات الدقيقة لـ Sun Microsystems و Oracle. قال ليانغ إن SambaNova ابتكر معالجًا دقيقًا للذكاء الاصطناعي يتميز بكفاءة عالية في استهلاك الطاقة وعالي الأداء من أجل تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية للمؤسسات.

شدد ليانغ على أن السيليكون المخصص يتيح أيضًا إمكانية التدريب المستمر والاستدلال ، بحيث يمكن تحديث البيانات التي تغذي نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية.

قال: “في مجال الأعمال ، تحتاج إلى معلومات في الوقت الفعلي ، وبالتالي لا تريد أن تتخلف نماذجك عن الركب”.

الخصوصية والذكاء الاصطناعي المسؤول والمؤسسة

مع SambaNova Suite الجديد ، قال ليانغ إن شركته تتطلع إلى حل التحديات الأساسية التي تواجهها الشركات باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. من بين هذه التحديات التخصيص لبيانات شركة معينة ، فضلاً عن القدرة على الحد من التحيز وتوفير ذكاء اصطناعي مسؤول وقابل للتفسير.

من خلال نظامها الأساسي ، تمكّن SambaNova المؤسسة من إجراء تدريب مخصص في بيئة خاصة على أي بيانات تمتلكها المؤسسة ، بما في ذلك البيانات غير المنظمة التي يمكن العثور عليها في قنوات مناقشة Slack الخاصة بالشركة. وقال ليانغ ، وهو يتقدم خطوة إلى الأمام ، إن المنصة توفر الشفافية للمؤسسات فيما يتعلق بكيفية عمل نموذج معين للذكاء الاصطناعي.

قال ليانغ: “لقد تم بناء SambaNova على أساس القدرة على منحك عرضًا دقيقًا لكيفية وصول النموذج إلى نتيجة معينة”. “نقوم بتخزين جميع العمليات المتعلقة بكيفية تدريبنا وضبط النموذج ، بحيث عندما يأتي المدقق أو يريد شخص ما التحقق من التحيز أو سبب حدوث شيء بطريقة معينة ، يمكنك في الواقع العمل من خلال التدفق والتحقق من أن نتائجك تم بشكل صحيح. “