65% daripada Syarikat Portfolio Pelaburan Sequoia Capital Memanfaatkan AI dan LLM
Secara ringkas
Tinjauan Sequoia Capital mendedahkan penggunaan meluas AI dan model bahasa besar (LLM) dalam 33 syarikat, dengan OpenAI's GPT dan Anthropic GPT menjadi API model asas kegemaran.
Satu pencerahan tinjauan yang dijalankan oleh Sequoia Capital telah mendedahkan penggunaan meluas AI dan model bahasa besar (LLM) dalam pelbagai syarikat di seluruh rangkaian mereka. Daripada syarikat permulaan kecil kepada perusahaan besar, 33 syarikat telah ditemu bual untuk mendapatkan pandangan tentang penggunaan LLM mereka dan susunan baru muncul yang mengiringi mereka.
- LLM dalam Tindakan: Model bahasa telah menemui pelbagai produk. Syarikat memanfaatkan LLM untuk meningkatkan autolengkap kod, aliran kerja sains data, interaksi chatbot dan pelbagai industri, termasuk seni visual, pemasaran, jualan, undang-undang, perakaunan, produktiviti, carian, e-dagang dan perancangan perjalanan. Aplikasi adalah pelbagai dan berkembang.
- Timbunan Baharu: Timbunan yang muncul untuk Aplikasi LLM berkisar pada API model bahasa, mekanisme perolehan semula, dan orkestrasi. Penyelesaian sumber terbuka juga semakin popular.
Ringkasan:
- Status Penggunaan: Sekitar 65% syarikat telah menyepadukan aplikasi LLM ke dalam persekitaran pengeluaran mereka, manakala baki 35% masih dalam fasa percubaan.
- Keutamaan API: Antara API model asas, OpenAI's GPT menonjol sebagai kegemaran, dipilih oleh 91% daripada syarikat yang dikaji. Minat Anthropic juga telah meningkat kepada 15%. Sesetengah syarikat juga menggunakan pelbagai model.
- Mekanisme Pengambilan semula: 88% daripada syarikat menganggap mekanisme perolehan semula, seperti pangkalan data vektor, sebagai bahagian penting dalam timbunan mereka. Mekanisme pengambilan ini membantu dalam menyediakan konteks kepada model, meningkatkan kualiti hasil, mengurangkan ketidaktepatan, dan menangani kebimbangan kesegaran data.
- Rangka Kerja Orkestrasi dan Pembangunan LLM: 38% daripada syarikat-syarikat menyatakan minat terhadap rangka kerja seperti LangChain untuk orkestrasi LLM dan pembangunan aplikasi. Pengangkatan telah menyaksikan peningkatan baru-baru ini.
- Alat Pemantauan dan Pengujian: Kurang daripada 10% syarikat sedang mencari alat secara aktif untuk memantau output LLM, kos, prestasi dan menjalankan ujian A/B. Walau bagaimanapun, minat dalam bidang ini dijangka meningkat apabila perusahaan yang lebih besar dan industri terkawal mengguna pakai LLM.
- pelengkap Teknologi Generatif: Sesetengah syarikat sedang meneroka gabungan teks generatif dan teknologi suara, yang membentangkan bidang pertumbuhan yang menarik.
- Latihan Model Tersuai: 15% daripada syarikat telah membangunkan tersuai model bahasa sama ada dari awal atau menggunakan penyelesaian sumber terbuka. Trend ini telah menyaksikan pertumbuhan yang ketara dalam beberapa bulan kebelakangan ini. Model tersuai ini memerlukan tindanan berasingan yang terdiri daripada sumber pengiraan, hab model, platform pengehosan, rangka kerja latihan dan alat penjejakan percubaan.
Tinjauan Masa Depan:
- Konteks Unik: Syarikat bercita-cita untuk menyesuaikan model bahasa agar sesuai dengan keperluan dan konteks khusus mereka.
- Tindanan Campuran: Walaupun pada masa ini berasingan, tindanan untuk API LLM dan latihan model tersuai timbunan secara beransur-ansur bergabung dari semasa ke semasa.
- Kebolehpercayaan: Untuk memastikan penggunaan sepenuhnya, model bahasa mesti meningkatkan kualiti outputnya, mengutamakan privasi data dan kebimbangan keselamatan.
- Aplikasi Berbilang Modal: Aplikasi model bahasa akan semakin melibatkan berbilang mod interaksi, seperti teks dan suara.
Penggunaan model bahasa AI sedang membentuk semula cara syarikat membangunkan produk mereka. Tinjauan yang dijalankan oleh Sequoia Capital mendedahkan penggunaan LLM yang berleluasa dan susunan yang berkembang yang menyokong pelaksanaannya. Memandangkan AI terus berkembang pesat, syarikat menyesuaikan model, mencari kebolehpercayaan dan meneroka sempadan baharu.
Baca lebih lanjut mengenai AI:
Penafian
Selaras dengan Garis panduan Projek Amanah, sila ambil perhatian bahawa maklumat yang diberikan pada halaman ini tidak bertujuan untuk menjadi dan tidak seharusnya ditafsirkan sebagai nasihat undang-undang, cukai, pelaburan, kewangan atau sebarang bentuk nasihat lain. Adalah penting untuk hanya melabur apa yang anda mampu kehilangan dan mendapatkan nasihat kewangan bebas jika anda mempunyai sebarang keraguan. Untuk maklumat lanjut, kami mencadangkan merujuk kepada terma dan syarat serta halaman bantuan dan sokongan yang disediakan oleh pengeluar atau pengiklan. MetaversePost komited kepada laporan yang tepat dan tidak berat sebelah, tetapi keadaan pasaran tertakluk kepada perubahan tanpa notis.
Tentang Pengarang
Damir ialah ketua pasukan, pengurus produk dan editor di Metaverse Post, meliputi topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse dan Web3-bidang berkaitan. Artikelnya menarik khalayak besar lebih sejuta pengguna setiap bulan. Dia nampaknya seorang pakar dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebut dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto dan penerbitan lain. Dia mengembara antara UAE, Turki, Rusia dan CIS sebagai nomad digital. Damir memperoleh ijazah sarjana muda dalam fizik, yang dia percaya telah memberikannya kemahiran berfikir kritis yang diperlukan untuk berjaya dalam landskap internet yang sentiasa berubah.
lebih banyak artikel
Damir ialah ketua pasukan, pengurus produk dan editor di Metaverse Post, meliputi topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse dan Web3-bidang berkaitan. Artikelnya menarik khalayak besar lebih sejuta pengguna setiap bulan. Dia nampaknya seorang pakar dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebut dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto dan penerbitan lain. Dia mengembara antara UAE, Turki, Rusia dan CIS sebagai nomad digital. Damir memperoleh ijazah sarjana muda dalam fizik, yang dia percaya telah memberikannya kemahiran berfikir kritis yang diperlukan untuk berjaya dalam landskap internet yang sentiasa berubah.
