65 % av Sequoia Capitals investeringsportföljbolag utnyttjar AI och LLM
I korthet
Sequoia Capitals undersökning avslöjade en utbredd användning av AI och stora språkmodeller (LLM) i 33 företag, med OpenAIÄr GPT och Anthropics GPT är favorit API:er för grundmodeller.
En upplysande undersökning gjord av Sequoia Capital har avslöjat den utbredda användningen av AI och stora språkmodeller (LLM) i olika företag i deras nätverk. Från små startups till stora företag intervjuades 33 företag för att få insikter om hur de använder LLM och de nya stackarna som följer med dem.
- LLMs in Action: Språkmodeller har hittat sin väg in i en mängd produkter. Företag utnyttjar LLM:er för att förbättra kodautokomplettering, datavetenskapliga arbetsflöden, chatbotinteraktioner och ett brett utbud av branscher, inklusive bildkonst, marknadsföring, försäljning, juridik, redovisning, produktivitet, sökning, e-handel och reseplanering. Applikationerna är varierande och expanderande.
- The New Stack: Den framväxande stacken för LLM-applikationer kretsar kring språkmodell-API:er, hämtningsmekanismer och orkestrering. Öppen källkodslösningar blir också populära.
Sammanfattning:
- Adoptionsstatus: Cirka 65 % av företagen har integrerat LLM-applikationer i sin produktionsmiljö, medan de återstående 35 % fortfarande är i experimentfasen.
- API-preferenser: Bland grundmodellens API:er, OpenAIÄr GPT framstår som favorit, utvald av 91 % av de undersökta företagen. Anthropics intresse har också vuxit till 15%. Vissa företag använder till och med flera modeller.
- Hämtningsmekanism: 88 % av företagen betraktar en hämtningsmekanism, såsom en vektordatabas, som en avgörande del av sin stack. Denna hämtningsmekanism hjälper till att ge kontext till modellen, förbättra resultatkvaliteten, minska felaktigheter och ta itu med problem med uppgifternas färskhet.
- LLM Orchestration and Development Framework: 38% av företag uttrycka intresse för ramverk som LangChain för LLM-orkestrering och applikationsutveckling. Adoptionen har ökat på senare tid.
- Övervaknings- och testverktyg: Mindre än 10 % av företagen söker aktivt efter verktyg för att övervaka LLM-resultat, kostnader, prestanda och utföra A/B-tester. Intresset för dessa områden förväntas dock öka i takt med att större företag och reglerade industrier antar LLM.
- Kompletterande Generativ teknik: Vissa företag undersöker kombinationen av generativ text och röstteknik, som utgör ett spännande område för tillväxt.
- Custom Model Training: 15% av företagen har utvecklat custom språkmodeller antingen från grunden eller med öppen källkodslösningar. Denna trend har sett en betydande tillväxt de senaste månaderna. Dessa anpassade modeller kräver en separat stack som består av beräkningsresurser, modellhubbar, värdplattformar, utbildningsramverk och experimentspårningsverktyg.
Framtidsutsikterna:
- Unikt sammanhang: Företag strävar efter att anpassa språkmodeller för att passa deras specifika behov och sammanhang.
- Blandningsstackar: Även om för närvarande är separata, är stacken för LLM API:er och anpassad modellutbildning stack smälter gradvis samman med tiden.
- Pålitlighet: För att säkerställa fullständig användning måste språkmodeller förbättra sin utskriftskvalitet, prioritera datasekretess och säkerhetsproblem.
- Multimodala applikationer: Språkmodellapplikationer kommer i allt högre grad att involvera flera olika interaktionssätt, såsom text och röst.
Antagandet av AI-språkmodeller omformar hur företag utvecklar sina produkter. Undersökningen som genomfördes av Sequoia Capital avslöjar den vanliga användningen av LLM och de växande stackarna som stöder implementeringen av dem. Eftersom AI fortsätter att utvecklas snabbt, anpassar företag modeller, söker pålitlighet och utforskar nya gränser.
Läs mer om AI:
Villkor
I linje med den Riktlinjer för Trust Project, vänligen notera att informationen på den här sidan inte är avsedd att vara och inte ska tolkas som juridisk, skattemässig, investerings-, finansiell eller någon annan form av rådgivning. Det är viktigt att bara investera det du har råd att förlora och att söka oberoende finansiell rådgivning om du har några tvivel. För ytterligare information föreslår vi att du hänvisar till villkoren samt hjälp- och supportsidorna som tillhandahålls av utfärdaren eller annonsören. MetaversePost är engagerad i korrekt, opartisk rapportering, men marknadsförhållandena kan ändras utan föregående meddelande.
Om författaren
Damir är teamledare, produktchef och redaktör på Metaverse Post, som täcker ämnen som AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse och Web3-relaterade områden. Hans artiklar lockar en massiv publik på över en miljon användare varje månad. Han verkar vara en expert med 10 års erfarenhet av SEO och digital marknadsföring. Damir har nämnts i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto och andra publikationer. Han reser mellan Förenade Arabemiraten, Turkiet, Ryssland och OSS som en digital nomad. Damir tog en kandidatexamen i fysik, som han tror har gett honom de kritiska tänkande färdigheter som behövs för att bli framgångsrik i det ständigt föränderliga landskapet på internet.
fler artiklar
Damir är teamledare, produktchef och redaktör på Metaverse Post, som täcker ämnen som AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse och Web3-relaterade områden. Hans artiklar lockar en massiv publik på över en miljon användare varje månad. Han verkar vara en expert med 10 års erfarenhet av SEO och digital marknadsföring. Damir har nämnts i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto och andra publikationer. Han reser mellan Förenade Arabemiraten, Turkiet, Ryssland och OSS som en digital nomad. Damir tog en kandidatexamen i fysik, som han tror har gett honom de kritiska tänkande färdigheter som behövs för att bli framgångsrik i det ständigt föränderliga landskapet på internet.
