Описание
Отчет о состоянии данных и ИИ представляет собой всесторонний анализ, который подчеркивает текущие тенденции и инсайты в области данных и искусственного интеллекта. Он предназначен для того, чтобы держать организации в курсе изменяющегося ландшафта технологий ИИ и их применения в различных отраслях. Используя анонимизированные данные о потреблении от более чем 10 000 клиентов, использующих платформу Databricks Data + AI, включая более 300 компаний из списка Fortune 500, отчет предлагает уникальную перспективу о том, как бизнес приоритизирует свои инициативы в области данных и ИИ.
Читать далее
Одним из ключевых выводов отчета является значительное увеличение числа ИИ-моделей, которые вводятся в эксплуатацию. В этом году наблюдается поразительный рост на 1 018% зарегистрированных моделей по сравнению с предыдущим годом, что указывает на переход от экспериментов к практическому применению. Отчет подчеркивает, что именно в производстве реализуется истинная ценность ИИ, и предсказывает, что этот растущий успех в машинном обучении (ML) проложит путь для более надежных приложений GenAI.
Еще одной заметной тенденцией является настройка больших языковых моделей (LLM) с использованием частных данных. Отчет показывает рост на 377% в использовании векторных баз данных, которые необходимы для компаний, стремящихся улучшить производительность своих LLM через генерацию, дополненную извлечением (RAG). Эта настройка позволяет компаниям адаптировать выходные данные ИИ под свои конкретные операционные нужды, демонстрируя явный спрос на персонализированные решения ИИ.
Отчет также обсуждает предпочтение компаний к меньшим открытым LLM, при этом 77% выбирают модели с 13 миллиардами параметров или меньше. Эта тенденция подчеркивает важность баланса между стоимостью, задержкой и производительностью при выборе ИИ-моделей для корпоративных приложений. В целом, отчет о состоянии данных и ИИ служит важным ресурсом для организаций, стремящихся разработать эффективные стратегии работы с данными и использовать технологии ИИ для стимулирования инноваций и повышения эффективности в своей деятельности.
- КатегорияДругие ИИ-инструменты
Основное
Экспертный анализ
Отраслевые отчеты
Анонимизированные данные о потреблении
Фокус на производственных ИИ-моделях
Инсайты по настройке LLM
Статистика роста векторных баз данных
Тенденции использования открытых LLM
Рекомендации на основе данных
Для чего использовать
- Развертывание ИИ-моделей
- Разработка стратегии работы с данными
- Настройка LLM
- Анализ отраслевых тенденций
- Оптимизация производительности
