Недавнее исследование Accenture показало, что компании, которые применяют передовые технологии ИИ, такие как большие языковые модели и генеративный ИИ, вероятно, увеличат доход до 10%, что в 2,6 раза больше, чем у тех, кто не применяет эту технологию.

В эпоху искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) наука о данных и ИИ всё больше интегрируются в рабочие процессы. Однако внедрение и применение моделей ИИ в бизнес-процессы также сталкивается с множеством сложностей.

По словам г-на Нгуена Ван Туана, генерального директора Hyratek, подразделения, поддерживающего систему искусственного интеллекта и инфраструктуру для проекта по восстановлению фотографий мучеников, спрос на оборудование для обучения и подготовки специалистов с искусственным интеллектом в мире превышает предложение на рынке. Покупателям даже приходится заказывать оборудование у поставщиков за полгода.

ИИ создал озеро 2.JPG
Мальчик общается с виртуальной девушкой, управляемой искусственным интеллектом. Фото: ChatGPT

Мир «жаждет» аппаратной инфраструктуры для обслуживания искусственного интеллекта. При этом системы ИИ часто обучаются централизованно, что сопряжено с огромными затратами. Это препятствует применению ИИ в бизнес-процессах.

Многие компании во Вьетнаме используют облачные сервисы для развертывания моделей искусственного интеллекта. Однако этот формат затратен при работе в больших масштабах и не обеспечивает гибкости рабочих процессов.

На недавнем мероприятии генеральный директор Lenovo Vietnam г-н Нгуен Ван Зяп заявил, что для более широкого применения ИИ в операционных и производственных процессах предприятия проявляют новую тенденцию к использованию рабочих станций с интегрированными функциями ИИ.

Многие организации переходят на частное размещение и разработку больших языковых моделей (LLM) и малых языковых моделей (SLM) из-за опасений по поводу безопасности и затрат на обучение данных.

Это не только оптимизирует рабочие процессы, но и помогает владельцам бизнеса принимать своевременные решения, одновременно способствуя инновациям во многих областях.

Рабочие станции, оснащенные высокопроизводительными центральными и графическими процессорами, предназначены для ускорения разработки, настройки и обучения моделей ИИ в меньших масштабах и с меньшими затратами, чем в облаке.

Использование локальных данных не только более безопасно, но и позволяет специалистам по данным обучать модели ИИ в замкнутом цикле и быстрее, тем самым сокращая время получения конечных результатов.

Обучение ИИ.jpg
Многие организации разрабатывают частные большие языковые модели (LLM) и малые языковые модели (SLM) с помощью рабочих станций, интегрированных с ИИ. Фото: Иллюстрация

Разнообразие крупных языковых моделей также получает всё большее признание в глобальном масштабе. Роберт Халлок, вице-президент и генеральный менеджер по искусственному интеллекту и техническому маркетингу Intel, поделился с VietNamNet своим мнением о том, что для содействия цифровой трансформации страны могут разрабатывать собственные крупные языковые модели, и Вьетнам является примером крупной языковой модели вьетнамского языка.

По словам вице-президента Intel, в процессе работы с несколькими многоязычными моделями ИИ Вьетнам и Китай считаются двумя странами, которые успешно локализуют крупные языковые модели за счет включения элементов местного языка.

Роберт Халлок считает, что ИИ может эффективно применяться не только для развития бизнеса на предприятиях, но и в государственном секторе. В частности, правовая сфера органов власти — идеальная среда для искусственного интеллекта.

Юридический документ может состоять из сотен страниц, и любому человеку сложно усвоить всю содержащуюся в нём информацию и правила. В таких случаях требуется обширная языковая модель с виртуальным помощником, позволяющая задавать вопросы по конкретному содержанию и отвечать на них.

Опрос Finastra показывает, что Вьетнам в настоящее время занимает лидирующие позиции на рынке по уровню интереса к генеративному ИИ. Согласно результатам опроса, 91% вьетнамцев отметили положительные преимущества генеративного ИИ.

Бурный рост облачных вычислений и искусственного интеллекта (ИИ) создает огромные возможности для экономического роста, однако Вьетнаму по-прежнему не хватает цифровых кадров, и его необходимо быстро восполнить.