AI įmonėse: kaip įdiegti dirbtinį intelektą organizacijose, kad jis padėtų valdyti duomenis ir IT infrastruktūrą, o ne ją apsunkintų?

1️⃣ Promptavimas (In-Context Learning)

Paprastiausias ir greičiausias metodas – naudoti gatavus bazinius modelius, pateikiant pavyzdžius šablonais.

• Privalumai: greitas prototipų kūrimas, minimalus poveikis infrastruktūrai, idealiai tinka bandymams ir vidiniams įrankiams.
• Ribotumai: nėra specifinių įmonės atvejų ar sudėtingų duomenų formatų palaikymo.

Praktikoje: Kaip Cribl leidžia greitai prijungti įvairius duomenų šaltinius be įsikišimo į šaltinius, taip promptavimas leidžia greitai patikrinti DI koncepcijas be didelių investicijų.

2️⃣ Fine-Tuning (Modelių derinimas)

Kompromisas tarp greičio ir tikslumo – nedidelis, žymėtas duomenų rinkinys leidžia modelį pritaikyti specifiniams įmonės poreikiams.

• Privalumai: didesnis tikslumas atliekant užduotis susijusias su pramonės specifiniais duomenimis (pvz., žurnalai, schemos).
• Iššūkiai: modelių versijavimas, CI/CD procesai, duomenų nuokrypio stebėjimas – kaip ir valdant duomenų srautus per Cribl.

Praktikoje: Organizacijoms, kurios valdo didelį įvykių kiekį (pvz., žurnalų duomenys), modelių derinimas gali žymiai pagerinti DI tikslumą analizuojant ir automatizuojant operacijas.

3️⃣ Mokymas nuo nulio

Reikliausias, bet ir labiausiai kontroliuojamas pasirinkimas – modelio kūrimas nuo nulio.

• Privalumai: visiška kontrolė, atitiktis reglamentams (pvz., duomenų vietos nustatymas), galimybė optimizuoti pagal konkretą aplinką.
• Iššūkiai: didelės GPU išlaidos, nuolatinė MLOps parama, lėtesnė iteracija.

Praktikoje: Ten, kur duomenų saugumo reikalavimai yra kritiniai, šis požiūris panašus į diegimus vietoje logų valdymo pasaulyje – reikalauja daugiau pastangų, tačiau leidžia visa apimtimi kontroliuoti.

DI integracija įmonėje reikalauja ne tik gerų modelių, bet pirmiausia švarių ir nuoseklių duomenų, kurie būtų naudojami modeliuose. Štai čia įžengia Cribl:

• Duomenų centralizavimas ir tvarkymas – prieš pradedant promptuoti ar derinti modelius, reikia užtikrinti prieigą prie tinkamų duomenų. Cribl leidžia rinkti žurnalus, įvykius ir telemetriją iš įvairių šaltinių į vieną, vieningą srautą, pašalindamas chaosą ir redundansijas.
• Apdorojimo išlaidų optimizavimas – DI, ypač mokymosi ar derinimo fazėje, reikalingi didžiuliai duomenų kiekiai. Dėl filtro, redukcijos ir maršrutizavimo funkcijų Cribl leidžia perduoti tik reikiamus duomenis, sumažinant saugojimo ir apdorojimo išlaidas.
• Duomenų paruošimas DI/ML – Cribl leidžia realiu laiku keisti duomenis (pvz., anonimizavimas ar duomenų praturtinimas), kas yra būtina kuriant mokymo rinkinius, atitinkančius BDAR reglamentus ar saugumo reikalavimus.
• Integracija su DI ir analitikos įrankiais – sutvarkyti duomenys gali būti tiesiogiai siunčiami į analitikos, SIEM ar DI/ML sistemas, be būtinybės kurti sudėtingas integracijas.

Taip Cribl atlieka „duomenų sluoksnio” vaidmenį, palaikantį DI iniciatyvas – nesvarbu, ar įmonė pradeda nuo paprastų prototipų pagrįstų promptavimu, ar pereina prie sudėtingesnių modelių derinimo savo poreikiams.

Dirbtinio intelekto diegimas įmonėse yra iššūkis, reikalaujantis gerai apgalvotos duomenų architektūros. Cribl teikia lankstų ir efektyvų duomenų sluoksnį, ant kurio galima saugiai ir efektyviai kurti DI projektus – nuo greitų prototipų iki pilnai ištreniruotų modelių.

Norite sužinoti, kaip sujungti Cribl su jūsų įmonės DI iniciatyvomis? Susisiekite su mūsų komanda, kad aptartumėte jūsų poreikius ir suplanuotumėte DI diegimo strategiją, pagrįstą tvirtais duomenų pagrindais ➡️ Kontaktai