Нещодавнє дослідження Accenture показує, що компанії, які застосовують передові технології штучного інтелекту, такі як моделі великих мов та генеративний штучний інтелект, здатні збільшити дохід до 10%, що у 2,6 рази вище, ніж компанії, які не застосовують цю технологію.

В епоху штучного інтелекту та моделей великих мов програмування (LLM), наука про дані та штучний інтелект все більше інтегруються в робочі процеси. Однак впровадження та застосування моделей штучного інтелекту в бізнес-операціях також стикається з багатьма викликами.

За словами пана Нгуєна Ван Туана, генерального директора Hyratek, підрозділу, який підтримує систему та інфраструктуру штучного інтелекту для проекту відновлення фотографій мучеників, попит на системи обладнання, що використовуються для навчання та коучингу зі штучного інтелекту у світі, вищий, ніж пропозиція на ринку. Покупцям навіть доводиться замовляти обладнання у постачальників за півроку наперед, щоб отримати його.

Хто створив озеро 2.JPG
Хлопець спілкується з віртуальною дівчиною зі штучним інтелектом. Фото: ChatGPT

Світ «спрагнув» апаратної інфраструктури для обслуговування штучного інтелекту. Тим часом системи штучного інтелекту часто навчаються централізовано, за дуже високі гроші. Це є перешкодою для застосування штучного інтелекту в бізнес-операціях.

Багато компаній у В'єтнамі використовують хмарні сервіси для розгортання моделей штучного інтелекту. Однак ця форма є дорогою при роботі у великих масштабах і не має гнучкості в робочому процесі.

На нещодавньому заході пан Нгуєн Ван Зіап, генеральний директор Lenovo Vietnam, заявив, що для більшого застосування штучного інтелекту в операційних та виробничих процесах у компаніях з'явилася нова тенденція використання робочих станцій з інтегрованим штучним інтелектом.

Багато організацій переходять на приватне розміщення та розробку моделей великих мов (LLM) та моделей малих мов (SLM) через занепокоєння щодо безпеки та вартості навчальних даних.

Це не лише оптимізує робочі процеси, але й допомагає власникам бізнесу приймати своєчасні рішення, одночасно сприяючи інноваціям у багатьох сферах.

Робочі станції, оснащені високопродуктивними процесорами та графічними процесорами, призначені для пришвидшення розробки, налаштування та навчання моделей штучного інтелекту в менших масштабах та з нижчими витратами, ніж у хмарі.

Використання локальних даних не тільки безпечніше, але й дозволяє фахівцям з обробки даних навчати моделі штучного інтелекту в замкнутому циклі та швидше, тим самим скорочуючи час отримання кінцевих результатів.

Навчання ШІ.jpg
Багато організацій розробляють приватні моделі великих мов (LLM) та моделей малих мов (SLM) власними силами за допомогою робочих станцій, інтегрованих зі штучним інтелектом. Фото: Ілюстрація

Різноманітність моделей великих мов також дедалі більше визнається у світовому масштабі. У інтерв'ю VietNamNet пан Роберт Халлок, віцепрезидент і генеральний менеджер зі штучного інтелекту та технічного маркетингу в Intel, зазначив, що для сприяння цифровій трансформації країни можуть розробляти власні моделі великих мов, а В'єтнам є такою моделлю.

За словами віце-президента Intel, у процесі роботи з кількома багатомовними моделями штучного інтелекту, В'єтнам та Китай вважаються двома країнами, які добре локалізують великі мовні моделі, включаючи елементи місцевої мови.

Пан Роберт Халлок вважає, що штучний інтелект можна застосовувати не лише для просування бізнесу на підприємствах, але й у державному секторі. Зокрема, юридичний коридор урядів є чудовим середовищем для штучного інтелекту.

Юридичний документ може містити сотні сторінок, що ускладнює розуміння всієї інформації та правил, що містяться в ньому. Саме тоді потрібна велика мовна модель з віртуальним помічником, який ставить і відповідає на запитання щодо певного змісту.

Опитування Finastra показує, що В'єтнам наразі лідирує на ринку за інтересом до генеративного штучного інтелекту. Згідно з результатами опитування, 91% в'єтнамців висловили свою реакцію на позитивні переваги, які приносить генеративний штучний інтелект.

Вибух хмарних обчислень та штучного інтелекту (ШІ) створює величезні можливості для економічного зростання, але В'єтнаму все ще існує дефіцит цифрової робочої сили, який потрібно швидко заповнити.