65% „Sequoia Capital“ investicijų portfelio bendrovių „Hiness AI“ ir „LLM“
Trumpai
„Sequoia Capital“ apklausa atskleidė, kad AI ir didelių kalbų modeliai plačiai naudojami (LLM) 33 įmonėse, su OpenAIS GPT ir antropiniai GPT yra mėgstamiausia pagrindo modelio API.
Apšvietimas „Sequoia Capital“ atlikta apklausa pristatė plačiai paplitusią AI ir didelių kalbų modelių (LLM) pritaikymą įvairiose įmonėse visame savo tinkle. Nuo mažų pradedančiųjų iki didelių įmonių buvo apklaustos 33 įmonės, siekiant gauti įžvalgų apie tai, kaip jos naudoja LLM ir su jais susijusius naujus paketus.
- LLM veikia: kalbų modeliai atsidūrė daugybėje produktų. Įmonės naudojasi LLM, siekdamos pagerinti automatinį kodo užbaigimą, duomenų mokslo darbo eigą, pokalbių robotų sąveiką ir daugybę pramonės šakų, įskaitant vizualųjį meną, rinkodarą, pardavimą, teisinę apskaitą, produktyvumą, paiešką, elektroninę prekybą ir kelionių planavimą. Programos yra įvairios ir plečiasi.
- Naujas krūvas: naujas krūvas, skirtas LLM programos sukasi apie kalbos modelio API, paieškos mechanizmai ir orkestravimas. Taip pat populiarėja atvirojo kodo sprendimai.
santrauka:
- Priėmimo būsena: maždaug 65 % įmonių integravo LLM programas į savo gamybos aplinką, o likę 35 % vis dar yra eksperimentavimo etape.
- API nuostatos: tarp pagrindinių modelių API, OpenAIS GPT išsiskiria kaip favoritas, kurį pasirinko 91% apklaustų įmonių. Anthropic susidomėjimas taip pat išaugo iki 15%. Kai kurios įmonės netgi naudoja kelis modelius.
- Paieškos mechanizmas: 88 % įmonių mano, kad paieškos mechanizmas, pvz., vektorinė duomenų bazė, yra esminė jų rinkinio dalis. Šis paieškos mechanizmas padeda pateikti modeliui kontekstą, pagerinti rezultatų kokybę, sumažinti netikslumus ir sprendžiant susirūpinimą dėl duomenų naujumo.
- LLM orkestravimo ir plėtros sistema: 38 proc įmonės išreikšti susidomėjimą tokiomis sistemomis kaip „LangChain“, skirta LLM orkestravimui ir programų kūrimui. Pastaruoju metu padaugėjo įvaikinimo.
- Stebėjimo ir testavimo įrankiai: Mažiau nei 10 % įmonių aktyviai ieško įrankių, skirtų stebėti LLM rezultatus, išlaidas, našumą ir atlikti A/B testavimą. Tačiau tikimasi, kad susidomėjimas šiomis sritimis padidės, nes didesnės įmonės ir reguliuojamos pramonės šakos imsis LLM.
- Papildomas Generatyvinės technologijos: kai kurios įmonės tiria generuojamojo teksto derinį ir balso technologijos, kurios yra įdomi augimo sritis.
- Individualių modelių mokymai: 15% įmonių sukūrė užsakymą kalbos modeliai arba nuo nulio, arba naudojant atvirojo kodo sprendimus. Pastaraisiais mėnesiais ši tendencija pastebimai išaugo. Šiems pasirinktiniams modeliams reikalingas atskiras krūvas, kurį sudaro skaičiavimo ištekliai, modelių centrai, prieglobos platformos, mokymo sistemos ir eksperimentų stebėjimo įrankiai.
Ateities perspektyva:
- Unikalus kontekstas: įmonės siekia pritaikyti kalbos modelius, kad atitiktų jų konkrečius poreikius ir kontekstą.
- Blending Stacks: nors šiuo metu atskira, LLM API ir individualaus modelio mokymas stack laikui bėgant palaipsniui susilieja.
- Patikimumas: norint užtikrinti visišką pritaikymą, kalbų modeliai turi pagerinti išvesties kokybę, teikti pirmenybę duomenų privatumui ir saugumui.
- Daugiarūšės programos: Kalbos modelių programose vis dažniau bus naudojami keli sąveikos būdai, pavyzdžiui, tekstas ir balsas.
Dirbtinio intelekto kalbų modelių priėmimas keičia įmonių kūrimo būdą. „Sequoia Capital“ atlikta apklausa atskleidžia vyraujantį LLM naudojimą ir besivystančias jų diegimo priemones. Kadangi dirbtinis intelektas ir toliau sparčiai tobulėja, įmonės pritaiko modelius, siekia patikimumo ir tiria naujas ribas.
Skaitykite daugiau apie AI:
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Damiras yra komandos vadovas, produktų vadovas ir redaktorius Metaverse Post, apimantis tokias temas kaip AI/ML, AGI, LLM, Metaverse ir Web3– susijusiose srityse. Jo straipsniai kas mėnesį pritraukia didžiulę daugiau nei milijono vartotojų auditoriją. Atrodo, kad jis yra ekspertas, turintis 10 metų SEO ir skaitmeninės rinkodaros patirtį. Damiras buvo paminėtas Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ir kiti leidiniai. Jis keliauja tarp JAE, Turkijos, Rusijos ir NVS kaip skaitmeninis klajoklis. Damiras įgijo fizikos bakalauro laipsnį, kuris, jo manymu, suteikė jam kritinio mąstymo įgūdžių, reikalingų sėkmingam nuolat besikeičiančiame interneto peizaže.
Daugiau straipsnių
Damiras yra komandos vadovas, produktų vadovas ir redaktorius Metaverse Post, apimantis tokias temas kaip AI/ML, AGI, LLM, Metaverse ir Web3– susijusiose srityse. Jo straipsniai kas mėnesį pritraukia didžiulę daugiau nei milijono vartotojų auditoriją. Atrodo, kad jis yra ekspertas, turintis 10 metų SEO ir skaitmeninės rinkodaros patirtį. Damiras buvo paminėtas Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ir kiti leidiniai. Jis keliauja tarp JAE, Turkijos, Rusijos ir NVS kaip skaitmeninis klajoklis. Damiras įgijo fizikos bakalauro laipsnį, kuris, jo manymu, suteikė jam kritinio mąstymo įgūdžių, reikalingų sėkmingam nuolat besikeičiančiame interneto peizaže.
