65 % podjetij naložbenega portfelja družbe Sequoia Capital uporablja AI in LLM
Na kratko
Raziskava družbe Sequoia Capital je razkrila široko sprejetje AI in velikih jezikovnih modelov (LLM) v 33 podjetjih, s OpenAIJe GPT in Anthropic's GPT priljubljeni API-ji temeljnega modela.
Razsvetljujoče raziskavo, ki jo je izvedlo podjetje Sequoia Capital je razkril široko sprejetje umetne inteligence in velikih jezikovnih modelov (LLM) v različnih podjetjih v njihovem omrežju. Od majhnih novoustanovljenih podjetij do velikih podjetij je bilo anketiranih 33 podjetij, da bi pridobili vpogled v njihovo uporabo LLM-jev in nastajajočih sklopov, ki jih spremljajo.
- LLMs in Action: Jezikovni modeli so našli svojo pot v številne izdelke. Podjetja izkoriščajo študije LLM za izboljšanje samodokončanja kode, podatkovnih znanstvenih delovnih tokov, interakcij s klepetalnimi roboti in široko paleto panog, vključno z vizualno umetnostjo, trženjem, prodajo, pravom, računovodstvom, produktivnostjo, iskanjem, e-trgovino in načrtovanjem potovanj. Aplikacije so raznolike in se širijo.
- Nov sklad: nastajajoči sklad za Aplikacije LLM se vrtijo okoli API-jev jezikovnega modela, mehanizmi za iskanje in orkestracija. Vse bolj priljubljene so tudi odprtokodne rešitve.
Povzetek:
- Status sprejetja: Približno 65 % podjetij je integriralo aplikacije LLM v svoje produkcijsko okolje, medtem ko je preostalih 35 % še vedno v poskusni fazi.
- Nastavitve API-ja: med API-ji temeljnega modela, OpenAIJe GPT izstopa kot favorit, ki ga je izbralo 91 % anketiranih podjetij. Tudi zanimanje Anthropica je naraslo na 15 %. Nekatera podjetja celo uporabljajo več modelov.
- Mehanizem za iskanje: 88 % podjetij meni, da je mehanizem za iskanje, kot je vektorska baza podatkov, ključni del njihovega sklada. Ta mehanizem za iskanje pomaga pri zagotavljanju konteksta za model, izboljšanju kakovosti rezultatov, zmanjšanju netočnosti in reševanje pomislekov glede svežosti podatkov.
- LLM orkestracija in razvojni okvir: 38 % podjetja izražajo zanimanje za ogrodja, kot je LangChain za LLM orkestracijo in razvoj aplikacij. Posvojitev se je nedavno povečala.
- Orodja za spremljanje in testiranje: Manj kot 10 % podjetij aktivno išče orodja za spremljanje rezultatov LLM, stroškov, uspešnosti in izvajanje A/B testiranja. Vendar se pričakuje, da se bo zanimanje za ta področja povečalo, ko bodo večja podjetja in regulirane industrije sprejele LLM.
- Komplementarno Generativne tehnologije: Nekatera podjetja raziskujejo kombinacijo generativnega besedila in glasovne tehnologije, ki predstavlja vznemirljivo področje rasti.
- Usposabljanje po modelu po meri: 15 % podjetij je razvilo po meri jezikovni modeli bodisi iz nič ali z uporabo odprtokodnih rešitev. Ta trend je v zadnjih mesecih močno narasel. Ti modeli po meri zahtevajo ločen sklad, ki vključuje računalniške vire, vozlišča modelov, platforme za gostovanje, okvire za usposabljanje in orodja za sledenje poskusom.
Obeti za prihodnost:
- Edinstven kontekst: Podjetja si prizadevajo prilagoditi jezikovne modele, da bodo ustrezali njihovim posebnim potrebam in kontekstom.
- Mešalni skladi: Čeprav je trenutno ločen, je sklad za API-je LLM in za usposabljanje modela po meri skladi se sčasoma postopoma združujejo.
- Zanesljivost: Da bi zagotovili popolno sprejetje, morajo jezikovni modeli izboljšati svojo kakovost izhoda, dati prednost zasebnosti podatkov in skrbem glede varnosti.
- Večmodalne aplikacije: Aplikacije jezikovnega modela bodo vedno bolj vključevale več načinov interakcije, kot sta besedilo in glas.
Sprejetje jezikovnih modelov umetne inteligence preoblikuje način, kako podjetja razvijajo svoje izdelke. Raziskava, ki jo je izvedel Sequoia Capital, razkriva razširjeno uporabo LLM-jev in razvijajoče se nize, ki podpirajo njihovo implementacijo. Ker AI še naprej hitro napreduje, podjetja prilagajajo modele, iščejo zanesljivost in raziskujejo nove meje.
Preberite več o AI:
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
več člankov
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
