Nedávná studie společnosti Accenture ukazuje, že podniky využívající pokročilé technologie umělé inteligence, jako je modelování jazyků ve velkém měřítku a generování kódu pomocí umělé inteligence, mají potenciál zvýšit tržby až o 10 %, což je 2,6krát více než podniky, které tyto technologie nepoužívají.
Ve věku umělé inteligence a rozsáhlých jazykových modelů (LLM) se datová věda a umělá inteligence stále více integrují do pracovních postupů. Nasazení a aplikace modelů umělé inteligence v obchodních operacích však také čelí řadě výzev.
Podle pana Nguyena Van Tuana, generálního ředitele společnosti Hyratek, která podporuje systémy a infrastrukturu umělé inteligence pro projekt rekonstrukce obrazů padlých vojáků, je poptávka po vybavení používaném pro výcvik a rozvoj umělé inteligence na celém světě vyšší než nabídka na trhu. Kupující si dokonce musí u dodavatelů objednávat šest měsíců předem, aby vybavení obdrželi.

Svět „žízní“ po hardwarové infrastruktuře pro podporu umělé inteligence. Systémy umělé inteligence jsou přitom často trénovány centrálně, za velmi vysoké náklady. To je hlavní překážkou pro uplatnění umělé inteligence v obchodních operacích.
Mnoho firem ve Vietnamu využívá cloudové služby k nasazení modelů umělé inteligence. Tento přístup je však při provozu ve velkém měřítku nákladný a postrádá flexibilitu v pracovních postupech.
Na nedávné akci pan Nguyen Van Giap, generální ředitel společnosti Lenovo Vietnam, uvedl, že aby podniky mohly efektivněji aplikovat umělou inteligenci v provozních a výrobních procesech, stále častěji volí pracovní stanice s integrovanou umělou inteligencí.
Mnoho organizací přechází na soukromé hostování a vývoj rozsáhlých jazykových modelů (LLM) a malých jazykových modelů (SLM) kvůli obavám o bezpečnost a náklady na školení dat.
To nejen optimalizuje pracovní postupy, ale také pomáhá majitelům firem činit včasná rozhodnutí a podporuje inovace v mnoha oblastech.
Díky vysoce výkonným CPU a GPU jsou tyto pracovní stanice navrženy tak, aby umožňovaly vývoj, zdokonalování a trénování modelů umělé inteligence v menším měřítku a s nižšími náklady než v cloudu.
Používání dat z lokálních zdrojů je nejen bezpečnější, ale také umožňuje datovým vědcům trénovat modely umělé inteligence s rychlejším testováním v uzavřené smyčce, čímž se zkracuje doba potřebná k získání konečných výsledků.

Rozmanitost velkých jazykových modelů je také celosvětově stále více uznávána. V rozhovoru pro VietNamNet Robert Hallock, viceprezident a generální ředitel marketingu umělé inteligence a inženýrství ve společnosti Intel, uvedl, že na podporu digitální transformace si země mohou vyvinout vlastní velké jazykové modely, přičemž Vietnam má vietnamský jazykový model.
Podle viceprezidenta společnosti Intel byly Vietnam a Čína během práce s několika vícejazyčnými modely umělé inteligence vyhodnoceny jako dvě země, které odvádějí dobrou práci v lokalizaci hlavních jazykových modelů začleněním prvků místních jazyků.
Robert Hallock se domnívá, že umělou inteligenci lze uplatnit nejen k podpoře podnikání v podnicích, ale také efektivně ve veřejném sektoru. Zejména právní rámec vlád poskytuje pro umělou inteligenci vynikající prostředí.
Právní dokument může mít stovky stran, což ztěžuje pochopení všech informací a předpisů v něm obsažených. Právě zde se hodí rozsáhlý jazykový model s virtuálním asistentem, který klade otázky týkající se konkrétního obsahu.
Průzkum společnosti Finastra ukazuje, že Vietnam v současnosti vede na trzích, pokud jde o zájem o generativní technologie s využitím umělé inteligence. Podle výsledků průzkumu 91 % Vietnamců vyjádřilo pozitivní reakci na výhody, které generativní technologie s využitím umělé inteligence mohou přinést.
Zdroj: https://vietnamnet.vn/no-ro-xu-huong-tu-phat-trien-cac-mo-hinh-ngon-ngu-lon-ai-2325714.html






Komentář (0)