65% des sociétés du portefeuille d'investissement de Sequoia Capital exploitent l'IA et les LLM
En bref
L'enquête de Sequoia Capital a révélé l'adoption généralisée de l'IA et de grands modèles de langage (LLM) dans 33 entreprises, avec OpenAI's GPT et Anthropique GPT étant les API de modèle de fondation préférées.
Un éclairant enquête menée par Sequoia Capital a dévoilé l'adoption généralisée de l'IA et des grands modèles linguistiques (LLM) dans diverses entreprises de leur réseau. Des petites startups aux grandes entreprises, 33 entreprises ont été interrogées pour avoir un aperçu de leur utilisation des LLM et des piles émergentes qui les accompagnent.
- LLM en action : les modèles linguistiques ont trouvé leur place dans une multitude de produits. Les entreprises tirent parti des LLM pour améliorer la saisie semi-automatique du code, les workflows de science des données, les interactions avec les chatbots et un large éventail de secteurs, notamment les arts visuels, le marketing, les ventes, le juridique, la comptabilité, la productivité, la recherche, le commerce électronique et la planification de voyages. Les applications sont diverses et en expansion.
- The New Stack : la pile émergente pour Les applications LLM s'articulent autour d'API de modèle de langage, les mécanismes de récupération et l'orchestration. Les solutions open source gagnent également en popularité.
Résumé :
- Statut d'adoption : environ 65 % des entreprises ont intégré des applications LLM dans leur environnement de production, tandis que les 35 % restants sont encore en phase d'expérimentation.
- Préférences de l'API : parmi les API du modèle de base, OpenAI's GPT se démarque comme le favori, choisi par 91% des entreprises interrogées. La participation d'Anthropic est également passée à 15 %. Certaines entreprises utilisent même plusieurs modèles.
- Mécanisme de récupération : 88 % des entreprises considèrent un mécanisme de récupération, tel qu'une base de données vectorielle, comme un élément crucial de leur pile. Ce mécanisme de récupération aide à fournir un contexte au modèle, à améliorer la qualité des résultats, à réduire les inexactitudes et à résoudre les problèmes de fraîcheur des données.
- Cadre d'orchestration et de développement LLM : 38 % du les sociétés de XNUMX à XNUMX employés exprimez votre intérêt pour des frameworks comme LangChain pour l'orchestration LLM et le développement d'applications. L'adoption a connu une augmentation récente.
- Outils de surveillance et de test : moins de 10 % des entreprises recherchent activement des outils pour surveiller les résultats, les coûts, les performances et effectuer des tests A/B. Cependant, l'intérêt pour ces domaines devrait augmenter à mesure que les grandes entreprises et les industries réglementées adoptent les LLM.
- complémentaire Technologies génératives : certaines entreprises explorent la combinaison de texte génératif et les technologies vocales, qui présentent un domaine de croissance passionnant.
- Custom Model Training : 15 % des entreprises ont développé des modèles personnalisés modèles de langage soit à partir de rien, soit en utilisant des solutions open source. Cette tendance a connu une croissance significative ces derniers mois. Ces modèles personnalisés nécessitent une pile distincte comprenant des ressources de calcul, des hubs de modèles, des plates-formes d'hébergement, des cadres de formation et des outils de suivi des expériences.
Les perspectives d'avenir :
- Contexte unique : les entreprises aspirent à personnaliser les modèles linguistiques en fonction de leurs besoins et contextes spécifiques.
- Blending Stacks : Bien qu'actuellement distinctes, la pile pour les API LLM et la formation de modèle personnalisé pile fusionnent progressivement au fil du temps.
- Fiabilité : pour garantir une adoption complète, les modèles de langage doivent améliorer la qualité de leur sortie, donner la priorité aux problèmes de confidentialité et de sécurité des données.
- Applications multimodales : les applications de modèles linguistiques impliqueront de plus en plus de multiples modes d'interaction, tels que le texte et la voix.
L'adoption de modèles de langage d'IA remodèle la façon dont les entreprises développent leurs produits. L'enquête menée par Sequoia Capital révèle l'utilisation répandue des LLM et l'évolution des piles qui soutiennent leur mise en œuvre. Alors que l'IA continue de progresser rapidement, les entreprises personnalisent leurs modèles, recherchent la fiabilité et explorent de nouvelles frontières.
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A propos de l'auteur
Damir est chef d'équipe, chef de produit et rédacteur en chef chez Metaverse Post, couvrant des sujets tels que l'IA/ML, l'AGI, les LLM, le métaverse et Web3-domaines connexes. Ses articles attirent une audience massive de plus d'un million d'utilisateurs chaque mois. Il semble être un expert avec 10 ans d'expérience dans le référencement et le marketing numérique. Damir a été mentionné dans Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto et d'autres publications. Il voyage entre les Émirats arabes unis, la Turquie, la Russie et la CEI en tant que nomade numérique. Damir a obtenu un baccalauréat en physique, ce qui, selon lui, lui a donné les compétences de pensée critique nécessaires pour réussir dans le paysage en constante évolution d'Internet.
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