Недавнее исследование Accenture показывает, что компании, применяющие передовые технологии ИИ, такие как большие языковые модели и генеративный ИИ, способны увеличить доход до 10%, что в 2,6 раза больше, чем компании, не применяющие 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 павших, спрос на оборудование для обучения и коучинга с использованием искусственного интеллекта в мире превышает предложение на рынке. Покупателям даже приходится заказывать оборудование у поставщиков за полгода.

Кто 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) собственными силами, используя рабочие станции с интегрированным 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, в беседе с VietNamNet отметил, что для содействия цифровой трансформации страны могут разрабатывать собственные крупные языковые модели, и Вьетнам является примером вьетнамской крупной языковой модели.

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.

Г-н 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 — отличная среда для применения искусственного интеллекта.

Юридический документ может состоять из сотен страниц, что затрудняет понимание всей содержащейся в нём информации и правил. В таких случаях необходима объёмная языковая модель с виртуальным помощником, который задаёт вопросы и отвечает на них по конкретному содержанию.

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 позитивные преимущества, которые генеративный ИИ несёт с собой.

Бурный рост облачных вычислений и искусственного интеллекта (ИИ) создает огромные возможности для экономического роста, однако по-прежнему сохраняется нехватка цифровой рабочей силы, которую Вьетнаму необходимо быстро восполнить.