설명
데이터 + AI 보고서는 데이터 및 인공지능 분야의 현재 동향과 통찰을 강조하는 포괄적인 분석입니다. 이는 조직이 AI 기술의 진화하는 환경과 다양한 산업에서의 응용에 대해 정보를 유지할 수 있도록 설계되었습니다. 300개 이상의 포춘 500대 기업을 포함하여 10,000명 이상의 고객이 사용하는 Databricks 데이터 + AI 플랫폼의 익명화된 사용 데이터를 활용하여, 이 보고서는 기업들이 데이터 및 AI 이니셔티브의 우선순위를 어떻게 정하고 있는지에 대한 독특한 관점을 제공합니다.
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보고서의 주요 발견 중 하나는 생산에 투입되는 AI 모델의 수가 크게 증가했다는 것입니다. 올해는 등록된 모델 수가 전년 대비 1,018% 증가하여 실험에서 실제 응용으로의 전환을 나타냅니다. 이 보고서는 생산이 AI의 진정한 가치를 실현하는 곳이라고 강조하며, 기계 학습(ML)의 이러한 성공이 더 강력한 GenAI 응용 프로그램을 위한 길을 열 것이라고 예측합니다.
또 다른 주목할 만한 동향은 개인 데이터를 사용한 대형 언어 모델(LLM)의 맞춤화입니다. 보고서는 검색 보강 생성(RAG)을 통해 LLM의 성능을 향상시키려는 기업들 사이에서 벡터 데이터베이스 사용이 377% 증가했다고 밝혔습니다. 이러한 맞춤화는 기업들이 AI 출력을 특정 운영 요구에 맞게 조정할 수 있게 하여 개인화된 AI 솔루션에 대한 명확한 수요를 보여줍니다.
보고서는 또한 기업들 사이에서 77%가 130억 개 매개변수 이하의 모델을 선택하는 등 소형 오픈 소스 LLM에 대한 선호를 논의합니다. 이 동향은 기업 응용 프로그램을 위한 AI 모델 선택 시 비용, 지연 시간 및 성능의 균형을 맞추는 것이 중요함을 강조합니다. 전반적으로 데이터 + AI 보고서는 효과적인 데이터 전략을 개발하고 AI 기술을 활용하여 운영의 혁신과 효율성을 촉진하고자 하는 조직에 필수적인 자원으로 작용합니다.
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생산 AI 모델에 집중
LLM 맞춤화에 대한 통찰
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