65% компаний инвестиционного портфеля Sequoia Capital используют искусственный интеллект и LLM
Коротко
Опрос Sequoia Capital выявил широкое распространение моделей искусственного интеллекта и больших языков (LLM) в 33 компаниях, с OpenAIАвтора GPT и GPT будучи любимым API базовой модели.
поучительный опрос, проведенный Sequoia Capital сообщила о широком внедрении ИИ и больших языковых моделей (LLM) в различных компаниях в своей сети. Были опрошены 33 компании, от небольших стартапов до крупных предприятий, чтобы получить представление об использовании ими LLM и новых стеков, которые их сопровождают.
- LLM в действии: языковые модели нашли свое применение во множестве продуктов. Компании используют LLM для улучшения автозаполнения кода, рабочих процессов обработки данных, взаимодействия с чат-ботами и широкого спектра отраслей, включая изобразительное искусство, маркетинг, продажи, юриспруденцию, бухгалтерский учет, повышение производительности, поиск, электронную коммерцию и планирование поездок. Приложения разнообразны и расширяются.
- Новый стек: развивающийся стек для Приложения LLM вращаются вокруг API языковых моделей, поисковые механизмы и оркестровка. Решения с открытым исходным кодом также набирают популярность.
Резюме:
- Статус внедрения: около 65 % компаний интегрировали приложения LLM в свою производственную среду, а остальные 35 % все еще находятся на стадии экспериментов.
- Настройки API: среди основных API моделей OpenAIАвтора GPT выделяется как фаворит, выбранный 91% опрошенных компаний. Интерес Anthropic также вырос до 15%. Некоторые компании даже используют несколько моделей.
- Механизм поиска: 88% компаний считают механизм поиска, такой как база данных векторов, важной частью своего стека. Этот механизм поиска помогает предоставить контекст модели, улучшить качество результатов, уменьшить неточности и решение проблем с актуальностью данных.
- Структура LLM по организации и развитию: 38% компании выразить интерес к таким платформам, как LangChain, для оркестрации LLM и разработки приложений. В последнее время наблюдается рост усыновления.
- Инструменты мониторинга и тестирования: Менее 10% компаний активно ищут инструменты для мониторинга результатов LLM, стоимости, производительности и проведения A/B-тестирования. Однако ожидается, что интерес к этим областям будет расти по мере того, как более крупные предприятия и регулируемые отрасли будут переходить на LLM.
- дополнительный Генеративные технологии: некоторые компании изучают возможность сочетания генеративного текста. и голосовые технологии, которые представляют собой захватывающую область роста.
- Обучение пользовательской модели: 15% компаний разработали индивидуальную модель. языковые модели либо с нуля, либо с использованием решений с открытым исходным кодом. Эта тенденция значительно выросла в последние месяцы. Для этих пользовательских моделей требуется отдельный стек, включающий вычислительные ресурсы, концентраторы моделей, платформы размещения, обучающие платформы и инструменты отслеживания экспериментов.
Перспективы будущего:
- Уникальный контекст: компании стремятся настроить языковые модели в соответствии со своими конкретными потребностями и контекстом.
- Смешивание стеков: хотя в настоящее время они разделены, стек для LLM API и обучение индивидуальной модели стек постепенно сливаются с течением времени.
- Надежность: чтобы обеспечить полное внедрение, языковые модели должны улучшить качество вывода, расставить приоритеты в вопросах конфиденциальности и безопасности данных.
- Мультимодальные приложения: приложения языковой модели будут все чаще включать несколько режимов взаимодействия, таких как текст и голос.
Внедрение языковых моделей искусственного интеллекта меняет подходы компаний к разработке своих продуктов. Опрос, проведенный Sequoia Capital, показывает широкое использование программ LLM и развивающиеся стеки, поддерживающие их внедрение. Поскольку искусственный интеллект продолжает быстро развиваться, компании адаптируют модели, ищут надежности и исследуют новые горизонты.
Подробнее об ИИ:
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
Другие статьи
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
