65% інвестиційних портфельних компаній Sequoia Capital використовують AI та LLMs
Коротко
Опитування Sequoia Capital виявило широке впровадження ШІ та великих мовних моделей (LLM) в 33 компаніях, с OpenAIАвтора GPT і Антропік GPT є улюбленими API базової моделі.
Просвітницький опитування, проведене Sequoia Capital оприлюднив широке застосування ШІ та великих мовних моделей (LLM) у різних компаніях у своїй мережі. Від невеликих стартапів до великих підприємств було опитано 33 компанії, щоб отримати уявлення про те, як вони використовують LLM та нові стеки, які їх супроводжують.
- LLMs in Action: мовні моделі знайшли свій шлях до багатьох продуктів. Компанії використовують LLM для вдосконалення автозавершення коду, робочих процесів обробки даних, взаємодії з чат-ботами та широкого спектру галузей, включаючи візуальне мистецтво, маркетинг, продажі, юридичні науки, бухгалтерський облік, продуктивність, пошук, електронну комерцію та планування подорожей. Застосування різноманітні та розширюються.
- Новий стек: новий стек для Програми LLM обертаються навколо API мовної моделі, механізми пошуку та оркестровка. Рішення з відкритим кодом також набувають популярності.
Основна інформація:
- Статус впровадження: близько 65% компаній інтегрували програми LLM у своє виробниче середовище, тоді як решта 35% все ще знаходяться на етапі експериментів.
- Параметри API: Серед API базової моделі, OpenAIАвтора GPT виділяється як фаворит, його обрали 91% опитаних компаній. Інтерес Anthropic також зріс до 15%. Деякі компанії навіть використовують кілька моделей.
- Механізм пошуку: 88% компаній вважають механізм пошуку, наприклад векторну базу даних, важливою частиною свого стека. Цей механізм пошуку допомагає надавати контекст моделі, покращуючи якість результатів, зменшуючи неточності та вирішення питань актуальності даних.
- LLM Orchestration and Development Framework: 38% від компанії висловлюють інтерес до таких фреймворків, як LangChain для оркестровки LLM і розробки додатків. Останнім часом кількість усиновлень зросла.
- Інструменти моніторингу та тестування: Менше 10% компаній активно шукають інструменти для моніторингу результатів LLM, вартості, ефективності та проведення A/B-тестування. Проте очікується, що інтерес до цих сфер зросте, оскільки більші підприємства та регульовані галузі прийматимуть LLM.
- Додатковий Генеративні технології: деякі компанії досліджують поєднання генеративного тексту і голосові технології, які є захоплюючою сферою зростання.
- Спеціальна модель навчання: 15% компаній розробили індивідуальну модель мовні моделі або з нуля, або за допомогою рішень з відкритим кодом. Останніми місяцями ця тенденція значно зросла. Для цих спеціальних моделей потрібен окремий стек, який містить обчислювальні ресурси, концентратори моделей, хостингові платформи, навчальні інфраструктури та інструменти відстеження експериментів.
Прогноз на майбутнє:
- Унікальний контекст: компанії прагнуть налаштувати мовні моделі відповідно до своїх конкретних потреб і контексту.
- Стеки змішування: незважаючи на те, що наразі стек окремий, стек для API LLM і індивідуальне навчання моделі стеки поступово зливаються з часом.
- Надійність: щоб забезпечити повне впровадження, мовні моделі мають покращити якість виводу, надавати пріоритет конфіденційності даних і проблемам безпеки.
- Мультимодальні додатки: додатки мовної моделі все більше включатимуть кілька режимів взаємодії, таких як текст і голос.
Прийняття мовних моделей ШІ змінює спосіб, у який компанії розробляють свої продукти. Опитування, проведене компанією Sequoia Capital, показує поширене використання LLM і нові стеки, які підтримують їх впровадження. Оскільки штучний інтелект продовжує швидко розвиватися, компанії налаштовують моделі, шукають надійності та досліджують нові можливості.
Докладніше про ШІ:
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
інші статті
Дамір є керівником групи, менеджером із продуктів і редактором Metaverse Post, що охоплює такі теми, як AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse тощо Web3- суміжні поля. Його статті щомісяця приваблюють величезну аудиторію понад мільйон користувачів. Здається, він є експертом із 10-річним досвідом роботи в SEO та цифровому маркетингу. Даміра згадували в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto та інші видання. Він подорожує між ОАЕ, Туреччиною, Росією та СНД як цифровий кочівник. Дамір отримав ступінь бакалавра з фізики, що, на його думку, дало йому навички критичного мислення, необхідні для досягнення успіху в Інтернеті, який постійно змінюється.
