Поддержка инноваций ключевые инструменты для улучшения генеративного искусственного интеллекта в домах сетей данных

Ключевые инструменты поддержки инноваций для улучшения генеративного искусственного интеллекта в домашних сетях данных

Приходящая волна генеративного искусственного интеллекта будет более революционной, чем любое технологическое нововведение, произошедшее до сих пор, в нашей жизни или, быть может, вообще за всю историю. – Марк Бениофф, генеральный директор Salesforce

В современном мире, ориентированном на данные, организации непрерывно ищут инновационные способы извлечения ценности из своих обширных и постоянно растущих наборов данных. Data Lake стала основой современной архитектуры данных, обеспечивая масштабируемую и гибкую основу для хранения и управления различными типами данных. Одновременно генеративный искусственный интеллект (ИИ) создает волну, позволяя машинам имитировать творчество человека и автономно генерировать контент.

Совершение Data Lake House и генеративного ИИ открывает возможности для бизнеса и разработчиков. Это дает им возможность использовать полный потенциал своих ресурсов данных, создавая приложения с использованием ИИ, которые динамически генерируют контент, инсайты и решения. Однако навигация по такому динамичному пейзажу требует правильного набора инструментов и стратегий.

В этом блоге мы рассмотрим основные инструменты и методики, которые помогают разработчикам и исследователям данных использовать синергию между этими двумя трансформационными технологиями.

• Найдите свои AI решения на AI Expo ODSC West
• Популярные репозитории AI на GitHub неделя с 9 по 15 октября 2023 года
• Заражение данных и крах модели приближающаяся катастрофа искусственного интеллекта

Вот несколько основных возможностей и инструментов, необходимых для создания генеративных ИИ-приложений на основе вашего Data Lake:

Векторная база данных

Основание больших языковых моделей (LLM) с использованием генеративного ИИ с помощью векторного поиска – это передовой подход, направленный на смягчение одной из наиболее значительных проблем генерации контента, требующих ИИ: галлюцинации. LLM, такие как GPT, удивительны своей способностью генерировать текст, похожий на человеческий, но иногда они могут производить информацию, которая фактически неверна или вводящая в заблуждение. Эта проблема, известная как галлюцинация, возникает потому, что LLM генерирует контент на основе образцов и связей, изученных из огромных текстовых коллекций, иногда без фактической основы.

Векторный поиск, мощная техника, основанная на машинном обучении и информационном поиске, играет важную роль в основании LLM путем выравнивания сгенерированного контента с надежными источниками, знаниями реального мира и фактической точностью.

 

Автоматическое обучение с подкреплением (Auto ML)

Auto ML помогает автоматически применять машинное обучение к набору данных. Вы предоставляете набор данных и определяете предиктивную цель, в то время как Auto ML подготавливает набор данных для обучения моделей. Затем Auto ML выполняет и записывает ряд опытов, создающих, настраивающих и оценивающих несколько моделей.

Вы также можете упростить процесс, интегрируя платформы Auto ML, такие как Google AutoML или Azure AutoML, которые автоматизируют процесс обучения и настройки моделей ИИ, сокращая необходимость в обширной ручной конфигурации.

Серверное развертывание моделей

Серверное развертывание моделей – это процесс предоставления обученной модели пользователям, чтобы они могли делать прогнозы на новых данных. В контексте генеративных ИИ-приложений на основе Data Lake, серверное развертывание играет решающую роль в возможности пользователя генерировать творческие текстовые форматы, переводить языки и давать информативные ответы на вопросы.

Вот некоторые из ключевых преимуществ использования серверного развертывания моделей в генеративных ИИ-приложениях на основе Data Lake:

• Масштабируемость: Системы серверного развертывания моделей могут масштабироваться для обработки любого объема трафика. Это важно для генеративных ИИ-приложений, которые могут быть очень популярными и генерировать большой трафик.
• Надежность: Системы серверного развертывания моделей разработаны для высокой надежности. Это важно для генеративных ИИ-приложений, которые должны быть доступны пользователям круглосуточно.
• Безопасность: Системы серверного развертывания моделей могут быть сконфигурированы с высоким уровнем безопасности. Это важно для генеративных ИИ-приложений, которые могут обрабатывать конфиденциальные данные.

В то же время, затраты на внутреннее серверное развертывание могут быть запрещающими для малых компаний. Поэтому многие малые компании предпочитают передавать свои потребности в обслуживании моделей стороннему поставщику.

LLM Gateway

LLM Gateway – это система, которая упрощает использование различных больших языковых моделей (LLM) от разных поставщиков. Она делает это, предоставляя единую интерфейсную точку взаимодействия со всеми различными LLM и инкапсулируя передовые практики их использования. Она также управляет данными, отслеживая, какие данные отправляются и получаются от LLM, и выполняет практики обрезки PII перед отправкой данных.

<!–Другими словами, LLM Gateway – это одно место для использования LLM. Он упрощает начало работы с LLM и помогает людям использовать их безопасно и эффективно.

LLM-шлюзы служат следующим целям:

• Упрощение процесса интеграции этих мощных языковых моделей в различные приложения.
• Предоставление удобных пользовательских интерфейсов и SDK, снижение порога вхождения для использования LLM.
• Возможность кэширования прогнозов для отслеживания повторяющихся запросов.
• Ограничение скорости для управления расходами.

Средства для запросов

Средства для запросов могут помочь вам создавать более качественные запросы для инструментов искусственного интеллекта, что может привести к улучшению ответов в нескольких аспектах:

• Снижение неоднозначности: Средства для запросов могут помочь вам яснее и точнее сформулировать свои запросы, что поможет снизить неоднозначность в ответах искусственного интеллекта.
• Постоянный тон и стиль: Средства для запросов могут помочь вам указать желаемый тон и стиль генерируемого контента, обеспечивая его постоянство и согласованность с брендом.
• Снижение предвзятости: Средства для запросов могут помочь вам указать искусственному интеллекту избегать чувствительных тем или придерживаться этических принципов, что поможет снизить предвзятость и способствовать справедливости.
• Улучшение актуальности: Средства для запросов могут помочь вам задать контекст и цели для искусственного интеллекта, обеспечивая актуальное и связанное с темой создание контента.

Вот несколько конкретных примеров того, как с помощью средств запросов можно решить упомянутые вами проблемы:

• Избежание неоднозначных или нежелательных ответов: Вместо простого указания “Напишите мне блог-пост о искусственном интеллекте”, вы можете использовать средство для запросов, чтобы сгенерировать более конкретный запрос, например, “Напишите блог-пост на 1000 слов о различных типах искусственного интеллекта и их потенциальных применениях”.
• Обеспечение постоянного тона и стиля: Если вы пишете электронное письмо клиентам, вы можете использовать средство для запросов, чтобы указать формальный и информационный тон. Если вы пишете творческую работу, вы можете использовать средство для запросов, чтобы указать более игривый или экспериментальный тон.
• Создание непредвзятого и политически корректного контента: Если вы пишете о чувствительной теме, такой как раса или религия, вы можете использовать средство для запросов, чтобы указать искусственному интеллекту избегать определенных тем или точек зрения. Вы также можете использовать средство для запросов, чтобы напомнить искусственному интеллекту соблюдать этические руководящие принципы вашей организации.
• Сохранение актуальности и генерация соответствующей информации: Если вы просите искусственный интеллект сгенерировать отчет по определенной теме, вы можете использовать средство для запросов, чтобы предоставить искусственному интеллекту необходимый контекст и цели. Это поможет искусственному интеллекту оставаться в теме и генерировать актуальную информацию.

В целом, средства для запросов являются ценным инструментом для всех, кто использует инструменты генеративного искусственного интеллекта. Используя средства для запросов, вы можете создавать более качественные запросы и получать максимальную пользу от своих инструментов генеративного искусственного интеллекта.

Мониторинг

Генеративные модели искусственного интеллекта преобразовали различные отрасли, позволяя машинам создавать тексты, изображения и многое другое, напоминающие творения человека. Когда они интегрируются с Lake Houses, эти модели становятся еще более мощными, используя огромное количество данных для создания креативного контента. Однако мониторинг таких моделей является критическим для обеспечения их производительности, надежности и этического использования. Вот некоторые инструменты и практики мониторинга, адаптированные для генеративного искусственного интеллекта на основе Lake Houses:

• Метрики производительности модели
• Качество и распределение данных
• Мониторинг расходов
• Обнаружение аномалий

Заключение

В заключение, слияние Data Lake Houses и генеративного искусственного интеллекта отмечает новую эру инноваций, основанных на данных. Эти преобразующие технологии, когда они обладают правильными инструментами и возможностями, дарят организациям возможность раскрыть полный потенциал своих данных. Векторные базы данных и надежные LLM с индексированием по векторам решают проблему галлюцинаций, обеспечивая точность контента. AutoML упрощает развертывание моделей машинного обучения, а LLM-шлюзы упрощают интеграцию. Средства для запросов позволяют четко взаимодействовать с моделями искусственного интеллекта, снижая неоднозначность и предвзятость. Надежный мониторинг обеспечивает производительность моделей и их этическое использование.