Generatiivinen AI Perusmallien (FM) ohjaamat sovellukset mahdollistavat organisaatiot, joilla on merkittävää liiketoiminta-arvoa asiakaskokemuksen, tuottavuuden, prosessien optimoinnin ja innovaatioiden osalta. Näiden FM-laitteiden käyttöönotto edellyttää kuitenkin joihinkin keskeisiin haasteisiin vastaamista, mukaan lukien tulosteen laatu, tietosuoja, turvallisuus, integrointi organisaation tietoihin, kustannukset ja toimitustaidot.
Tässä viestissä tutkimme erilaisia lähestymistapoja, joita voit käyttää luodessasi sovelluksia, jotka käyttävät generatiivista tekoälyä. FM-lähetysten nopean kehityksen myötä on jännittävää aikaa valjastaa niiden voima, mutta myös tärkeää ymmärtää, kuinka niitä käytetään oikein liiketulosten saavuttamiseksi. Tarjoamme yleiskatsauksen tärkeimmistä luovista tekoälymenetelmistä, mukaan lukien nopea suunnittelu, RAG (Retrieval Augmented Generation) ja mallien mukauttaminen. Näitä lähestymistapoja sovellettaessa keskustelemme tärkeimmistä näkökohdista, jotka liittyvät mahdollisiin hallusinaatioihin, integrointiin yritysdataan, tulosteen laatuun ja kustannuksiin. Lopuksi sinulla on vankat ohjeet ja hyödyllinen vuokaavio, jonka avulla voit määrittää parhaan tavan kehittää omia FM-käyttöisiä sovelluksiasi tosielämän esimerkkeihin perustuen. Luotpa sitten chatbotin tai yhteenvetotyökalun, voit muokata tehokkaita FM-laitteita tarpeidesi mukaan.
Generatiivinen tekoäly ja AWS
FM:ien ilmaantuminen luo sekä mahdollisuuksia että haasteita organisaatioille, jotka haluavat käyttää näitä teknologioita. Keskeinen haaste on varmistaa korkealaatuiset, johdonmukaiset tuotokset, jotka vastaavat liiketoiminnan tarpeita hallusinaatioiden tai väärien tietojen sijaan. Organisaatioiden tulee myös hallita huolellisesti tietosuoja- ja turvallisuusriskejä, jotka syntyvät omistusoikeudellisten tietojen käsittelystä FM:illä. FM-laitteiden integrointiin, mukauttamiseen ja validointiin olemassa oleviin järjestelmiin ja tietoihin tarvittavat taidot ovat pulaa. Suurten kielimallien (LLM) rakentaminen tyhjästä tai esikoulutettujen mallien mukauttaminen vaatii huomattavia laskentaresursseja, asiantuntevia datatieteilijöitä ja kuukausien suunnittelutyötä. Pelkästään laskennalliset kustannukset voivat helposti nousta miljooniin dollareihin satojen miljardeja parametreja sisältävien mallien kouluttamiseen massiivisissa tietojoukoissa käyttäen tuhansia GPU:ita tai TPU:ita. Laitteiston lisäksi tietojen puhdistus ja käsittely, malliarkkitehtuurin suunnittelu, hyperparametrien viritys ja koulutusputkien kehittäminen vaativat erikoistuneita koneoppimistaitoja (ML). Päästä päähän -prosessi on monimutkainen, aikaa vievä ja kohtuuttoman kallis useimmille organisaatioille ilman tarvittavaa infrastruktuuria ja kykysijoituksia. Organisaatiot, jotka eivät pysty käsittelemään näitä riskejä riittävästi, voivat kohdata kielteisiä vaikutuksia brändiensä maineeseen, asiakkaiden luottamukseen, toimintaan ja tuloihin.
Amazonin kallioperä on täysin hallittu palvelu, joka tarjoaa valikoiman tehokkaita perusmalleja (FM) johtavilta tekoälyyrityksiltä, kuten AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI ja Amazon yhden API:n kautta. Amazon Bedrockin palvelimettoman kokemuksen avulla voit aloittaa nopeasti, muokata FM:itä yksityisesti omilla tiedoillasi ja integroida ja ottaa ne käyttöön sovelluksiisi AWS-työkalujen avulla ilman, että sinun tarvitsee hallita mitään infrastruktuuria. Amazon Bedrock on HIPAA-kelpoinen, ja voit käyttää Amazon Bedrockia GDPR:n mukaisesti. Amazon Bedrockissa sisältöäsi ei käytetä perusmallien parantamiseen, eikä sitä jaeta kolmannen osapuolen mallintarjoajien kanssa. Tietosi Amazon Bedrockissa salataan aina siirron aikana ja lepotilassa, ja voit valinnaisesti salata resurssit omilla avaimillasi. Voit käyttää AWS PrivateLink Amazon Bedrockin avulla voit luoda yksityisen yhteyden FM-laitteidesi ja VPC:n välille paljastamatta liikennettäsi Internetiin. Kanssa Amazon Bedrockin tietokannat, voit antaa FM:ille ja agenteille asiayhteyteen liittyviä tietoja yrityksesi yksityisistä tietolähteistä RAG:lle, jotta he voivat toimittaa osuvampia, tarkempia ja mukautettuja vastauksia. Voit muokata FM:itä yksityisesti omilla tiedoillasi visuaalisen käyttöliittymän kautta ilman koodin kirjoittamista. Täysin hallinnoituna palveluna Amazon Bedrock tarjoaa suoraviivaisen kehittäjäkokemuksen työskennellä laajan valikoiman tehokkaiden FM-laitteiden kanssa.
Käynnistettiin vuonna 2017, Amazon Sage Maker on täysin hallittu palvelu, jonka avulla on yksinkertaista rakentaa, kouluttaa ja ottaa käyttöön ML-malleja. Yhä useammat asiakkaat rakentavat omia FM-laitteitaan SageMakerin avulla, mukaan lukien Stability AI, AI21 Labs, Hugging Face, Perplexity AI, Hippocratic AI, LG AI Research ja Technology Innovation Institute. Jotta pääset alkuun nopeasti, Amazon SageMaker JumpStart tarjoaa ML-keskittimen, jossa voit tutkia, kouluttaa ja ottaa käyttöön laajan valikoiman julkisia FM-laitteita, kuten Mistral-malleja, LightOn-malleja, RedPajama-, Mosiac MPT-7B-, FLAN-T5/UL2-, GPT-J-6B/Neox-20B- ja Bloom/BloomZ käyttämällä tarkoitukseen rakennettuja SageMaker-työkaluja, kuten kokeita ja putkia.
Yleisiä generatiivisia tekoälymenetelmiä
Tässä osiossa käsittelemme yleisiä lähestymistapoja tehokkaiden generatiivisten tekoälyratkaisujen toteuttamiseen. Tutkimme suosittuja nopean suunnittelun tekniikoita, joiden avulla voit suorittaa monimutkaisempia ja mielenkiintoisempia tehtäviä FM-laitteilla. Keskustelemme myös siitä, kuinka RAG:n ja mallien mukauttamisen kaltaiset tekniikat voivat edelleen parantaa FM-laitteiden ominaisuuksia ja voittaa haasteita, kuten rajallisen tiedon ja laskennan rajoitukset. Oikealla tekniikalla voit rakentaa tehokkaita ja vaikuttavia luovia tekoälyratkaisuja.
Nopea suunnittelu
Pikasuunnittelu on käytäntöä, jossa kehotteet suunnitellaan huolellisesti FM-ominaisuuksien hyödyntämiseksi tehokkaasti. Se sisältää kehotteiden käytön, jotka ovat lyhyitä tekstinpätkiä, jotka ohjaavat mallia luomaan tarkempia ja osuvampia vastauksia. Nopealla suunnittelulla voit parantaa FM-laitteiden suorituskykyä ja tehdä niistä tehokkaampia erilaisissa sovelluksissa. Tässä osiossa tutkimme tekniikoita, kuten zero-shot ja muutaman laukauksen kehotus, joka mukauttaa FM:t nopeasti uusiin tehtäviin vain muutaman esimerkin avulla, ja ajatusketjun kehotteita, jotka hajottavat monimutkaisen päättelyn välivaiheisiin. Nämä menetelmät osoittavat, kuinka nopea suunnittelu voi tehdä FM:istä tehokkaampia monimutkaisissa tehtävissä ilman mallin uudelleenkoulutusta.
Nollakuvakehote
Nollakuvakehotetekniikka edellyttää, että FM:t luovat vastauksen antamatta mitään konkreettisia esimerkkejä halutusta käyttäytymisestä, luottaen yksinomaan sen esikoulutukseen. Seuraavassa kuvakaappauksessa on esimerkki zero-shot -kehotteesta Anthropic Claude 2.1 -mallilla Amazon Bedrock -konsolissa.
Näissä ohjeissa emme antaneet esimerkkejä. Malli voi kuitenkin ymmärtää tehtävän ja tuottaa asianmukaisen tulosteen. Zero-shot-kehotteet ovat yksinkertaisin kehotustekniikka, joka kannattaa aloittaa arvioitaessa FM:ää käyttötarkoitukseensa. Vaikka FM:t ovatkin merkittäviä nollakuvakehotteineen, ne eivät välttämättä aina tuota tarkkoja tai haluttuja tuloksia monimutkaisempiin tehtäviin. Kun zero-shot -kehotteet jäävät vajaaksi, on suositeltavaa antaa kehotteeseen muutama esimerkki (muutaman laukauksen kehotteet).
Muutaman laukauksen kehotus
Muutaman laukauksen kehotustekniikan avulla FM-laitteet voivat oppia kontekstissa kehotteiden esimerkeistä ja suorittaa tehtävän tarkemmin. Muutaman esimerkin avulla voit mukauttaa FM:t nopeasti uusiin tehtäviin ilman suuria harjoitussarjoja ja ohjata niitä kohti haluttua käyttäytymistä. Seuraavassa on esimerkki muutaman otoksen kehotuksesta Cohere Command -mallilla Amazon Bedrock -konsolissa.
Edellisessä esimerkissä FM pystyi tunnistamaan entiteetit syötetystä tekstistä (arvosteluista) ja poimimaan niihin liittyvät tunteet. Muutaman laukauksen kehotteet ovat tehokas tapa käsitellä monimutkaisia tehtäviä tarjoamalla muutamia esimerkkejä syöttö-tulospareista. Selkeissä tehtävissä voit antaa yhden esimerkin (1 laukaus), kun taas vaikeampiin tehtäviin kannattaa antaa kolme (3-shot) - viisi (5-shot) esimerkkiä. Min et ai. (2022) julkaisi havaintoja kontekstin sisäisestä oppimisesta, joka voi parantaa muutaman laukauksen kehotustekniikan suorituskykyä. Voit käyttää muutaman otoksen kehotteita erilaisiin tehtäviin, kuten mielialan analysointiin, kokonaisuuden tunnistamiseen, kysymyksiin vastaamiseen, kääntämiseen ja koodin luomiseen.
Ajatusketjun kehotus
Mahdollisuudestaan huolimatta muutaman laukauksen kehotuksella on rajoituksia, etenkin kun käsitellään monimutkaisia päättelytehtäviä (kuten aritmeettisia tai loogisia tehtäviä). Nämä tehtävät edellyttävät ongelman jakamista vaiheisiin ja sen ratkaisemista. Wei et ai. (2022) esitteli ketju-of-thought (CoT) -kehotustekniikan monimutkaisten päättelyongelmien ratkaisemiseksi välipäättelyvaiheiden kautta. Voit yhdistää CoT:n muutaman laukauksen kehotteeseen parantaaksesi tuloksia monimutkaisissa tehtävissä. Seuraavassa on esimerkki päättelytehtävästä, jossa käytetään muutaman laukauksen CoT-kehotetta Anthropic Claude 2 -mallilla Amazon Bedrock -konsolissa.
Kojima et ai. (2022) esitteli idean zero-shot CoT:stä käyttämällä FM-laitteiden hyödyntämättömiä nollakuvausominaisuuksia. Heidän tutkimuksensa osoittaa, että zero-shot CoT, joka käyttää samaa yhden kehotteen mallia, on huomattavasti parempi kuin nolla-shot FM-suorituskyky erilaisissa benchmark-päättelytehtävissä. Voit käyttää zero-shot CoT-kehotetta yksinkertaisiin päättelytehtäviin lisäämällä alkuperäiseen kehotteeseen "Ajattelemme askel askeleelta".
suhtautua
CoT-kehotteet voivat parantaa FM:n päättelykykyä, mutta se riippuu silti mallin sisäisestä tiedosta eikä ota huomioon mitään ulkoista tietopohjaa tai ympäristöä kerätäkseen lisää tietoa, mikä voi johtaa ongelmiin, kuten hallusinaatioihin. ReAct (reasoning and acting) -lähestymistapa korjaa tätä aukkoa laajentamalla CoT:tä ja sallimalla dynaamisen päättelyn käyttämällä ulkoista ympäristöä (kuten Wikipediaa).
Integraatio
FM:t pystyvät ymmärtämään kysymyksiä ja antamaan vastauksia käyttämällä valmiiksi koulutettuja tietojaan. Heillä ei kuitenkaan ole kykyä vastata kyselyihin, jotka edellyttävät pääsyä organisaation yksityisiin tietoihin tai kykyä itsenäisesti suorittaa tehtäviä. RAG ja agentit ovat menetelmiä yhdistää nämä generatiiviset tekoälypohjaiset sovellukset yritystietosarjoihin, jolloin ne voivat antaa vastauksia, jotka ottavat huomioon organisaation tiedot ja mahdollistavat pyyntöihin perustuvien toimien suorittamisen.
Haku laajennettu sukupolvi
Retrieval Augmented Generation (RAG) -toiminnon avulla voit mukauttaa mallin vastauksia, kun haluat mallin ottavan huomioon uutta tietoa tai ajantasaista tietoa. Kun tietosi muuttuvat usein, kuten varasto tai hinnoittelu, mallia ei ole käytännöllistä hienosäätää ja päivittää, kun se palvelee käyttäjien kyselyjä. Varustaakseen FM:n ajan tasalla omistusoikeudellisilla tiedoilla organisaatiot kääntyvät RAG:n puoleen, tekniikkaan, joka sisältää tietojen hakemisen yrityksen tietolähteistä ja kehotteen rikastamisen kyseisillä tiedoilla, jotta saadaan osuvampia ja tarkempia vastauksia.
On useita käyttötapauksia, joissa RAG voi auttaa parantamaan FM-suorituskykyä:
- Kysymykseen vastaaminen – RAG-mallit auttavat kysymyksiin vastaussovelluksia paikantamaan ja integroimaan tietoja asiakirjoista tai tietolähteistä korkealaatuisten vastausten tuottamiseksi. Esimerkiksi kysymysvastaussovellus voisi hakea aiheeseen liittyviä kohtia ennen yhteenvetovastauksen luomista.
- Chatbotit ja keskusteluagentit – RAG mahdollistaa chatbottien pääsyn asiaankuuluviin tietoihin suurista ulkoisista tietolähteistä. Tämä tekee chatbotin vastauksista tietoisempia ja luonnollisempia.
- Kirjoitusapu – RAG voi ehdottaa olennaista sisältöä, faktoja ja keskustelunaiheita, joiden avulla voit kirjoittaa asiakirjoja, kuten artikkeleita, raportteja ja sähköposteja tehokkaammin. Haettu tieto tarjoaa hyödyllistä kontekstia ja ideoita.
- yhteenvetoa – RAG voi löytää asiaankuuluvia lähdeasiakirjoja, kohtia tai faktoja, jotka lisäävät yhteenvetomallin ymmärrystä aiheesta, jolloin se voi luoda parempia yhteenvetoja.
- Luova kirjoittaminen ja tarinankerronta – RAG voi vetää juoniideoita, hahmoja, asetuksia ja luovia elementtejä olemassa olevista tarinoista inspiroidakseen tekoälyn tarinan sukupolvimalleja. Tämä tekee lähdöstä mielenkiintoisemman ja maadoitetun.
- Kääntäminen – RAG löytää esimerkkejä siitä, kuinka tiettyjä lauseita käännetään kielten välillä. Tämä tarjoaa kontekstin käännösmallille ja parantaa moniselitteisten lauseiden käännöstä.
- Personointi – Chatboteissa ja suositussovelluksissa RAG voi hakea henkilökohtaista kontekstia, kuten aiempia keskusteluja, profiilitietoja ja asetuksia, tehdäkseen vastauksista yksilöllisempiä ja osuvampia.
RAG-kehyksen käyttämisessä on useita etuja:
- Vähentyneet hallusinaatiot – Olennaisten tietojen hakeminen auttaa luomaan syntyneen tekstin faktoja ja todellista tietoa hallusinoivan tekstin sijaan. Tämä edistää tarkempia, asiallisempia ja luotettavampia vastauksia.
- Kattavuus – Haun avulla FM voi kattaa laajemman valikoiman aiheita ja skenaarioita harjoitustietojensa lisäksi hankkimalla ulkoista tietoa. Tämä auttaa ratkaisemaan rajoitetun kattavuuden ongelmia.
- Tehokkuus – Haun avulla malli voi keskittyä sukupolvensa tärkeimpiin tietoihin sen sijaan, että se luo kaiken tyhjästä. Tämä parantaa tehokkuutta ja mahdollistaa suurempien kontekstien käytön.
- Turvallisuus – Tietojen hakeminen vaadituista ja sallituista tietolähteistä voi parantaa haitallisen ja epätarkan sisällön luomisen hallintoa ja valvontaa. Tämä tukee turvallisempaa adoptiota.
- skaalautuvuus – Indeksointi ja hakeminen suurista korpusista mahdollistaa lähestymistavan skaalaamisen paremmin verrattuna koko korpusuksen käyttöön luomisen aikana. Tämän ansiosta voit ottaa FM-äänet käyttöön resurssirajoitetuissa ympäristöissä.
RAG tuottaa laadukkaita tuloksia käyttötapauskohtaisen kontekstin lisäämisen ansiosta suoraan vektorisoiduista tietovarastoista. Verrattuna nopeaan suunnitteluun se tuottaa huomattavasti parempia tuloksia ja hallusinaatioiden todennäköisyys on erittäin pieni. Voit rakentaa RAG-käyttöisiä sovelluksia yrityksesi tietoihin käyttämällä Amazon Kendra. RAG on monimutkaisempi kuin nopea suunnittelu, koska sinulla on oltava koodaus- ja arkkitehtuuritaidot tämän ratkaisun toteuttamiseksi. Knowledge Bases for Amazon Bedrock tarjoaa kuitenkin täysin hallitun RAG-kokemuksen ja yksinkertaisimman tavan aloittaa RAG:n käyttö Amazon Bedrockissa. Knowledge Bases for Amazon Bedrock automatisoi päästä päähän RAG-työnkulun, mukaan lukien käsittelyn, haun ja nopean lisäyksen, jolloin sinun ei tarvitse kirjoittaa mukautettua koodia tietolähteiden integroimiseksi ja kyselyjen hallintaan. Istuntokontekstin hallinta on sisäänrakennettu, joten sovelluksesi voi tukea usean kierroksen keskusteluja. Tietopohjan vastaukset sisältävät lähdeviittauksia läpinäkyvyyden parantamiseksi ja hallusinaatioiden minimoimiseksi. Yksinkertaisin tapa rakentaa generatiiviseen tekoälyyn perustuva avustaja on käyttää Amazon Q, jossa on sisäänrakennettu RAG-järjestelmä.
RAG:lla on suurin joustavuus arkkitehtuurin muutoksissa. Voit muuttaa upotusmallia, vektorisäilöä ja FM-signaalia itsenäisesti siten, että se vaikuttaa muihin komponentteihin vähäisestä tai kohtalaiseen. Saat lisätietoja RAG-lähestymistavasta Amazon OpenSearch-palvelu ja Amazon Bedrock, katso Rakenna skaalautuvia ja palvelimettomia RAG-työnkulkuja vektorimoottorilla Amazon OpenSearch Serverless- ja Amazon Bedrock Claude -malleille. Lisätietoja RAG:n käyttöönotosta Amazon Kendran kanssa on kohdassa Yritystietojen tehon hyödyntäminen generatiivisella tekoälyllä: Amazon Kendran, LangChainin ja suurten kielimallien näkemyksiä.
Kiinteistönvälittäjät
FM:t voivat ymmärtää kyselyitä ja vastata niihin valmiiksi koulutetun tietämyksensä perusteella. He eivät kuitenkaan pysty suorittamaan mitään todellisia tehtäviä, kuten lentojen varaamista tai ostotilauksen käsittelyä, yksin. Tämä johtuu siitä, että tällaiset tehtävät vaativat organisaatiokohtaisia tietoja ja työnkulkuja, jotka vaativat yleensä mukautetun ohjelmoinnin. Kehykset kuten LangChain ja tietyt FM-laitteet, kuten Claude-mallit, tarjoavat toimintokutsuvalmiuksia vuorovaikutuksessa API:iden ja työkalujen kanssa. Kuitenkin, Amazon Bedrockin edustajat, AWS:n uusi ja täysin hallittu tekoälyominaisuus, jonka tavoitteena on tehdä kehittäjille entistä helpompaa rakentaa sovelluksia seuraavan sukupolven FM:illä. Muutamalla napsautuksella se voi automaattisesti hajottaa tehtävät ja luoda tarvittavan orkestrointilogiikan ilman manuaalista koodausta. Agentit voivat muodostaa turvallisesti yhteyden yrityksen tietokantoihin API:iden kautta, syöttää ja jäsentää dataa koneen kulutusta varten ja täydentää sitä kontekstuaalisilla yksityiskohdilla tuottaakseen tarkempia vastauksia ja täyttääkseen pyyntöjä. Koska Agents for Amazon Bedrock hoitaa integroinnin ja infrastruktuurin, sen avulla voit hyödyntää generatiivista tekoälyä täysin yrityskäyttöön. Kehittäjät voivat nyt keskittyä ydinsovelluksiinsa rutiininomaisen putkityön sijaan. Automaattisen tietojenkäsittelyn ja API-kutsujen ansiosta FM voi myös toimittaa päivitettyjä, räätälöityjä vastauksia ja suorittaa todellisia tehtäviä käyttämällä omaa tietoa.
Mallin räätälöinti
Perusmallit ovat erittäin tehokkaita ja mahdollistavat hienoja sovelluksia, mutta liiketoimintaasi edistää luova tekoäly, joka tietää, mikä on tärkeää asiakkaillesi, tuotteillesi ja yrityksellesi. Ja se on mahdollista vain, kun lataat malleja tiedoillasi. Tiedot ovat avainasemassa siirtyessäsi yleisistä sovelluksista räätälöityihin generatiivisiin tekoälysovelluksiin, jotka luovat todellista arvoa asiakkaillesi ja yrityksellesi.
Tässä osiossa käsittelemme erilaisia tekniikoita ja etuja FM-lähetysten mukauttamisessa. Kerromme, kuinka mallin räätälöintiin sisältyy lisäkoulutusta ja mallin painojen vaihtaminen sen suorituskyvyn parantamiseksi.
Hienosäätö
Hienosäätö on prosessi, jossa otetaan esikoulutettu FM, kuten Llama 2, ja harjoitetaan sitä edelleen myöhempään tehtävään kyseiselle tehtävälle ominaisen tietojoukon avulla. Esikoulutettu malli tarjoaa yleistä kielitietoa, ja hienosäädön avulla se voi erikoistua ja parantaa suorituskykyä tietyssä tehtävässä, kuten tekstin luokittelussa, kysymyksiin vastaamisessa tai tekstin luomisessa. Hienosäädön avulla tarjoat tunnistettuja tietojoukkoja, joihin on merkitty lisäkonteksti, jotta malli voidaan kouluttaa tiettyihin tehtäviin. Tämän jälkeen voit mukauttaa malliparametreja tiettyä tehtävää varten liiketoimintasi kontekstin perusteella.
Voit toteuttaa hienovirityksen FM-laitteilla Amazon SageMaker JumpStart ja Amazon Bedrock. Katso lisätietoja osoitteesta Ota käyttöön ja hienosäädä perusmalleja Amazon SageMaker JumpStartissa kahdella koodirivillä ja Mukauta Amazon Bedrockin malleja omilla tiedoillasi hienosäädön ja jatkuvan esikoulutuksen avulla.
Esiharjoittelu jatkui
Amazon Bedrockin jatkuvan esikoulutuksen avulla voit opettaa aiemmin koulutettua mallia alkuperäisen datan kaltaisilla lisätiedoilla. Sen avulla malli saa yleisempää kielellistä tietoa sen sijaan, että keskittyisi yhteen sovellukseen. Jatkuvalla esikoulutuksella voit käyttää nimeämättömiä tietojoukkojasi tai raakadataasi parantaaksesi verkkotunnuksesi perusmallin tarkkuutta muokkaamalla malliparametreja. Esimerkiksi terveydenhuoltoyritys voi jatkaa mallinsa esikoulutusta käyttämällä lääketieteellisiä lehtiä, artikkeleita ja tutkimuspapereita, jotta se tuntee paremmin alan terminologian. Katso lisätietoja osoitteesta Amazon Bedrock -kehittäjäkokemus.
Mallin mukauttamisen edut
Mallin mukauttamisella on useita etuja, ja ne voivat auttaa organisaatioita seuraavissa asioissa:
- Verkkoaluekohtainen mukautus – Voit käyttää yleiskäyttöistä FM-soitinta ja kouluttaa sitä sitten tietyn toimialueen (kuten biolääketieteen, oikeudellisen tai taloudellisen) tiedoilla. Tämä mukauttaa mallin kyseisen toimialueen sanaston, tyylin ja niin edelleen mukaan.
- Tehtäväkohtainen hienosäätö – Voit ottaa valmiiksi koulutetun FM:n ja hienosäätää sen dataan tiettyä tehtävää varten (kuten mielialan analysointi tai kysymyksiin vastaaminen). Tämä on erikoistunut malliin kyseiseen tehtävään.
- Personointi – Voit mukauttaa FM-soittimen yksilöllisten tietojen (sähköpostit, tekstit, hänen kirjoittamansa asiakirjat) perusteella mukauttaaksesi mallin heidän ainutlaatuiseen tyyliinsä. Tämä voi mahdollistaa yksilöllisempiä sovelluksia.
- Vähän resursseja vaativa kielen viritys – Voit opettaa uudelleen vain monikielisen FM:n ylimmät kerrokset vähäresurssisella kielellä, jotta se mukautuu paremmin kyseiselle kielelle.
- Vikojen korjaaminen – Jos mallissa havaitaan tiettyjä ei-toivottuja toimintoja, asianmukaisten tietojen mukauttaminen voi auttaa mallin päivittämisessä näiden virheiden vähentämiseksi.
Mallin mukauttaminen auttaa voittamaan seuraavat FM-käyttöönoton haasteet:
- Sopeutuminen uusiin toimialueisiin ja tehtäviin – Yleisiin tekstikorpoihin valmiiksi koulutetut FM-laitteet on usein hienosäädettävä tehtäväkohtaisiin tietoihin, jotta ne toimisivat hyvin loppupään sovelluksissa. Hienosäätö mukauttaa mallin uusiin toimialueisiin tai tehtäviin, joihin sitä ei alun perin ole koulutettu.
- Biasin voittaminen – FM:t voivat näyttää harhaa alkuperäisistä harjoitustiedoistaan. Mallin mukauttaminen uuteen dataan voi vähentää ei-toivottuja harhoja mallin lähtöissä.
- Laskennan tehokkuuden parantaminen – Esiopetetut FM:t ovat usein erittäin suuria ja laskennallisesti kalliita. Mallin mukauttaminen voi mahdollistaa mallin pienentämisen karsimalla merkityksettömiä parametreja, mikä tekee käyttöönotosta helpompaa.
- Rajoitetun kohdedatan käsittely – Joissakin tapauksissa kohdetehtävää varten on saatavilla rajoitetusti reaalimaailman dataa. Mallin räätälöinnissä käytetään valmiiksi koulutettuja painotuksia, jotka on opittu suuremmista tietojoukoista tämän tiedon niukkuuden voittamiseksi.
- Tehtävän suorituskyvyn parantaminen – Hienosäätö parantaa lähes aina suorituskykyä kohdetehtävissä verrattuna alkuperäisten esiopetettujen painojen käyttöön. Tämä mallin optimointi sen aiottuun käyttöön mahdollistaa FM-laitteiden onnistuneen käyttöönoton todellisissa sovelluksissa.
Mallin räätälöinti on monimutkaisempaa kuin nopea suunnittelu ja RAG, koska mallin painoa ja parametreja muutetaan viritysskriptien avulla, mikä vaatii datatieteitä ja ML-asiantuntemusta. Amazon Bedrock tekee siitä kuitenkin yksinkertaista tarjoamalla sinulle hallitun kokemuksen mallien mukauttamiseen hienosäätö or jatkoharjoittelu. Mallin räätälöinti tarjoaa erittäin tarkat tulokset ja laadultaan vertailukelpoisia RAG-tulosteita. Koska päivität verkkotunnuskohtaisten tietojen mallin painotuksia, malli tuottaa enemmän kontekstuaalisia vastauksia. RAG:iin verrattuna laatu saattaa olla hieman parempi käyttötapauksesta riippuen. Siksi on tärkeää tehdä kompromissianalyysi näiden kahden tekniikan välillä. Voit mahdollisesti toteuttaa RAG:n mukautetulla mallilla.
Uudelleenkoulutus tai harjoittelu tyhjästä
Oman perustavan tekoälymallin rakentaminen pelkän esikoulutettujen julkisten mallien sijaan mahdollistaa paremman hallinnan, paremman suorituskyvyn ja mukauttamisen organisaatiosi erityisiin käyttötapauksiin ja tietoihin. Investointi räätälöidyn FM:n luomiseen voi tarjota paremman mukautuvuuden, päivityksiä ja ominaisuuksien hallinnan. Hajautettu koulutus mahdollistaa skaalautuvuuden, jota tarvitaan erittäin suurten FM-soittimien kouluttamiseen valtavissa tietojoukoissa useissa koneissa. Tämä rinnakkaisuus tekee malleista, joissa on satoja miljardeja parametreja, jotka on koulutettu biljoonien tokeneiden avulla. Suuremmilla malleilla on suurempi kyky oppia ja yleistää.
Tyhjästä harjoitteleminen voi tuottaa laadukkaita tuloksia, koska malli harjoittelee tapauskohtaisten tietojen käyttöä alusta alkaen, hallusinaatioiden mahdollisuus on harvinainen ja tulosteen tarkkuus voi olla korkeimpia. Jos tietojoukkosi kuitenkin kehittyy jatkuvasti, voit silti kohdata hallusinaatioongelmia. Tyhjästä koulutuksella on suurin toteutuksen monimutkaisuus ja kustannukset. Se vaatii eniten vaivaa, koska se vaatii valtavan datamäärän keräämistä, sen kuratointia ja käsittelyä sekä melko suuren FM:n kouluttamista, mikä vaatii syvällistä datatiedettä ja ML-osaamista. Tämä lähestymistapa on aikaa vievä (se voi kestää yleensä viikoista kuukausiin).
Sinun tulisi harkita FM:n kouluttamista tyhjästä, kun mikään muu lähestymistapa ei toimi sinulle ja sinulla on mahdollisuus rakentaa FM suurella määrällä hyvin kuratoitua tokenoitua dataa, hienostunut budjetti ja korkeasti koulutettujen ML-asiantuntijoiden tiimi. . AWS tarjoaa edistyksellisimmän pilviinfrastruktuurin GPU:illa ja tarkoitukseen rakennetulla ML-koulutussirulla toimivien LLM-laitteiden ja muiden FM-laitteiden kouluttamiseen ja käyttämiseen. AWS Trainium, ja ML-päättelykiihdytin, AWS Inferencia. Lisätietoja LLM:ien kouluttamisesta SageMakerissa on osoitteessa Suurten kielimallien kouluttaminen Amazon SageMakerissa: Parhaat käytännöt ja SageMaker HyperPod.
Oikean lähestymistavan valitseminen generatiivisten tekoälysovellusten kehittämiseen
Generatiivisia tekoälysovelluksia kehitettäessä organisaatioiden on harkittava huolellisesti useita keskeisiä tekijöitä ennen kuin valitaan tarpeisiinsa parhaiten sopiva malli. On otettava huomioon useita näkökohtia, kuten kustannukset (varmistetaan, että valittu malli vastaa budjettirajoituksia), laatu (joka tuottaa johdonmukaisen ja tosiasiallisesti tarkan tuloksen), saumaton integrointi nykyisten yritysalustojen ja työnkulkujen kanssa sekä hallusinaatioiden vähentäminen tai väärien tietojen tuottaminen. . Kun käytössä on monia vaihtoehtoja, näiden näkökohtien perusteellinen arviointi auttaa organisaatioita valitsemaan generatiivisen tekoälymallin, joka parhaiten palvelee heidän erityisvaatimuksiaan ja prioriteettejaan. Sinun tulee tutkia seuraavat tekijät tarkasti:
- Integrointi yrityksen järjestelmiin – Jotta FM:t olisivat todella hyödyllisiä yritysympäristössä, niiden on integroitava olemassa olevia liiketoimintajärjestelmiä ja työnkulkuja ja toimittava niiden kanssa. Tämä voi sisältää tietojen käyttämisen tietokannoista, yrityksen resurssien suunnittelusta (ERP) ja asiakassuhteiden hallinnasta (CRM) sekä toimintojen ja työnkulkujen käynnistämisen. Ilman asianmukaista integrointia FM on vaarassa olla eristetty työkalu. Yritysjärjestelmät, kuten ERP, sisältävät avaintietoja (asiakkaat, tuotteet, tilaukset). FM on liitettävä näihin järjestelmiin, jotta se voi käyttää yritystietoja sen sijaan, että se muodostaisi oman tietokaavionsa, joka voi olla epätarkka tai vanhentunut. Tämä varmistaa tarkkuuden ja yhden totuuden lähteen.
- Hallusinaatiot – Hallusinaatiot ovat sitä, kun tekoälysovellus tuottaa vääriä tietoja, jotka vaikuttavat tosiasioista. Näihin on puututtava huolellisesti ennen kuin FM:t otetaan laajalti käyttöön. Esimerkiksi lääketieteellinen chatbot, joka on suunniteltu antamaan diagnoosiehdotuksia, voi hallusinoida tietoja potilaan oireista tai sairaushistoriasta, jolloin se ehdottaa virheellistä diagnoosia. Tällaisten haitallisten hallusinaatioiden ehkäiseminen teknisten ratkaisujen ja tietojoukon kuroinnin avulla on ratkaisevan tärkeää, jotta voidaan varmistaa, että näihin FM-laitteisiin voidaan luottaa arkaluonteisissa sovelluksissa, kuten terveydenhuollossa, rahoituksessa ja lainopillisesti. FM:n koulutustiedoista ja jäljellä olevista virheistä on tehtävä perusteellinen testaus ja läpinäkyvyys.
- Taidot ja resurssit – FM-laitteiden onnistunut käyttöönotto riippuu pitkälti siitä, onko tekniikan tehokkaaseen käyttöön tarvittavat taidot ja resurssit. Organisaatiot tarvitsevat työntekijöitä, joilla on vahvat tekniset taidot toteuttaakseen, mukauttaakseen ja ylläpitääkseen FM-lähetyksiä omien tarpeidensa mukaan. Ne vaativat myös runsaasti laskentaresursseja, kuten kehittyneitä laitteistoja ja pilvilaskentaominaisuuksia monimutkaisten FM-laitteiden käyttämiseen. Esimerkiksi markkinointitiimi, joka haluaa käyttää FM:ää mainostekstien ja sosiaalisen median viestien luomiseen, tarvitsee ammattitaitoisia insinöörejä järjestelmän integroimiseen, mainoksia antamaan kehotteita ja arvioimaan tulosteen laatua sekä riittävästi pilvilaskentatehoa mallin kustannustehokkaaseen käyttöönottamiseksi. Panostaminen osaamisen ja teknisen infrastruktuurin kehittämiseen antaa organisaatioille mahdollisuuden saada todellista liikearvoa FM:n soveltamisesta.
- Tuloksen laatu – FM:iden tuottaman tuotoksen laatu on ratkaisevan tärkeää niiden käyttöönoton ja käytön kannalta, erityisesti kuluttajille suunnatuissa sovelluksissa, kuten chatboteissa. Jos FM-keskustelubotit tarjoavat epätarkkoja, järjettömiä tai sopimattomia vastauksia, käyttäjät turhautuvat nopeasti ja lakkaavat olemasta tekemisissä heidän kanssaan. Siksi yritysten, jotka haluavat ottaa käyttöön chatbotteja, on testattava tarkasti niitä ohjaavia FM-laitteita varmistaakseen, että ne tuottavat jatkuvasti korkealaatuisia vastauksia, jotka ovat hyödyllisiä, olennaisia ja asianmukaisia hyvän käyttökokemuksen tarjoamiseksi. Tuotteiden laatu sisältää tekijät, kuten osuvuuden, tarkkuuden, johdonmukaisuuden ja tarkoituksenmukaisuuden, jotka kaikki lisäävät yleistä käyttäjien tyytyväisyyttä ja saavat aikaan tai katkaisevat chatbottien kaltaisten FM-laitteiden omaksumisen.
- Hinta – Suurien AI-mallien, kuten FM-laitteiden, kouluttamiseen ja käyttämiseen vaadittava suuri laskentateho voi aiheuttaa huomattavia kustannuksia. Monilta organisaatioilta saattaa puuttua taloudellisia resursseja tai pilviinfrastruktuuria, joka tarvitaan tällaisten massiivisten mallien käyttöön. Lisäksi FM:ien integrointi ja mukauttaminen tiettyihin käyttötapauksiin lisää suunnittelukustannuksia. FM-laitteiden käytön vaatimat suuret kustannukset voivat estää laajan käyttöönoton, erityisesti pienempien yritysten ja startup-yritysten keskuudessa, joilla on rajallinen budjetti. Sijoitetun pääoman mahdollisen tuoton arvioiminen ja FM-laitteiden kustannusten ja hyötyjen punnitseminen on erittäin tärkeää organisaatioille, jotka harkitsevat niiden sovellusta ja hyödyllisyyttä. Kustannustehokkuus on todennäköisesti ratkaiseva tekijä määritettäessä, voidaanko näitä tehokkaita mutta resurssiintensiivisiä malleja ottaa käyttöön ja miten.
Suunnittelupäätös
Kuten olemme käsitelleet tässä viestissä, monia erilaisia AI-tekniikoita on tällä hetkellä saatavilla, kuten nopea suunnittelu, RAG ja mallin mukauttaminen. Tämä laaja valikoima tekee yrityksille haastavaa määrittää optimaalisen lähestymistavan tiettyyn käyttötapaukseensa. Oikean tekniikan valinta riippuu useista tekijöistä, mukaan lukien pääsy ulkoisiin tietolähteisiin, reaaliaikaiset tietosyötteet ja aiotun sovelluksen toimialuespesifisyys. Auttaaksemme löytämään sopivimman tekniikan käyttötapauksen ja asiaan liittyvien näkökohtien perusteella, käymme läpi seuraavan vuokaavion, jossa esitetään suosituksia tiettyjen tarpeiden ja rajoitusten sovittamiseksi sopiviin menetelmiin.
Selkeän käsityksen saamiseksi käydään läpi suunnittelupäätöksen vuokaavio muutamalla havainnollistavalla esimerkillä:
- Yrityshaku – Työntekijä hakee lomaa organisaatioltaan. Voidakseen vastata organisaation henkilöstöpolitiikkaan, FM tarvitsee enemmän kontekstia oman tietämyksensä ja kykyjensä lisäksi. Erityisesti FM vaatii pääsyn ulkoisiin tietolähteisiin, jotka tarjoavat asiaankuuluvat HR-ohjeet ja -käytännöt. Kun otetaan huomioon tämä skenaario työntekijäpyynnöstä, joka edellyttää viittaamista ulkoisiin toimialuekohtaisiin tietoihin, vuokaavion mukaan suositeltu lähestymistapa on nopea suunnittelu RAG:n kanssa. RAG auttaa toimittamaan asiaankuuluvat tiedot ulkoisista tietolähteistä kontekstina FM:lle.
- Yrityshaku organisaatiokohtaisella lähdöllä – Oletetaan, että sinulla on teknisiä piirustuksia ja haluat poimia niistä materiaaliluettelon ja muotoilla tulosteen alan standardien mukaisesti. Voit tehdä tämän käyttämällä tekniikkaa, joka yhdistää nopean suunnittelun RAG:iin ja hienosäädetyn kielimallin. Hienosäädettyä mallia koulutettaisiin tuottamaan materiaalilaskuja, kun siihen annettaisiin teknisiä piirustuksia. RAG auttaa löytämään tärkeimmät suunnittelupiirustukset organisaation tietolähteistä FM:n yhteydessä syötettäväksi. Kaiken kaikkiaan tämä lähestymistapa poimii materiaalilaskut suunnittelupiirustuksista ja strukturoi tulosteen asianmukaisesti suunnittelualueelle.
- Yleinen haku – Kuvittele, että haluat selvittää Yhdysvaltain 30. presidentin henkilöllisyyden. Voit käyttää nopeaa suunnittelua saadaksesi vastauksen FM:ltä. Koska nämä mallit on koulutettu useisiin tietolähteisiin, ne voivat usein tarjota tarkkoja vastauksia tällaisiin asiakysymyksiin.
- Yleinen haku viimeaikaisista tapahtumista – Jos haluat määrittää Amazonin nykyisen osakekurssin, voit käyttää nopean suunnittelun lähestymistapaa agentin kanssa. Välittäjä toimittaa FM:lle viimeisimmän osakekurssin, jotta se voi tuottaa asiallisen vastauksen.
Yhteenveto
Generatiivinen tekoäly tarjoaa organisaatioille valtavat mahdollisuudet edistää innovaatioita ja lisätä tuottavuutta useissa eri sovelluksissa. Näiden uusien tekoälyteknologioiden onnistunut ottaminen käyttöön edellyttää kuitenkin integraatioon, tulosteen laatuun, taitoihin, kustannuksiin ja mahdollisiin riskeihin, kuten haitallisiin hallusinaatioihin tai tietoturvahaavoittuvuuksiin liittyviä keskeisiä näkökohtia. Organisaatioiden on omaksuttava systemaattinen lähestymistapa käyttötapausvaatimustensa ja -rajoitustensa arvioimiseen sopivimpien tekniikoiden määrittämiseksi FM-äänien mukauttamiseen ja soveltamiseen. Kuten tässä viestissä korostetaan, nopealla suunnittelulla, RAG:lla ja tehokkailla mallin mukauttamismenetelmillä on kullakin omat vahvuutensa ja heikkoutensa, jotka sopivat erilaisiin skenaarioihin. Kartoittamalla liiketoiminnan tarpeet tekoälyominaisuuksiin jäsennellyn viitekehyksen avulla, organisaatiot voivat voittaa käyttöönoton esteitä ja alkaa hyödyntää FM:n etuja sekä rakentaa suojakaiteita riskien hallitsemiseksi. Todellisiin esimerkkeihin perustuvan harkitun suunnittelun ansiosta kaikilla toimialoilla yritykset pystyvät vapauttamaan valtavaa arvoa tästä generatiivisen tekoälyn uudesta aallosta. Ota selvää generatiivinen tekoäly AWS:ssä.
Tietoja Tekijät
Jay Rao on AWS:n pääratkaisuarkkitehti. Hän keskittyy AI/ML-teknologioihin ja on erittäin kiinnostunut Generatiivinen tekoäly ja Computer Vision. AWS:ssä hän nauttii teknisen ja strategisen ohjauksen antamisesta asiakkaille ja heidän auttamisesta suunnittelemaan ja toteuttamaan ratkaisuja, jotka edistävät liiketoiminnan tuloksia. Hän on kirjan kirjoittaja (Computer Vision AWS:ssä), julkaisee säännöllisesti blogeja ja koodinäytteitä ja on pitänyt puheita teknisissä konferensseissa, kuten AWS re:Invent.
Babu Kariyaden Parambath on AWS:n vanhempi AI/ML-asiantuntija. AWS:llä hän nauttii työskentelystä asiakkaiden kanssa auttaakseen heitä tunnistamaan oikean liiketoiminnan käyttötapauksen, jolla on liiketoimintaa arvoa, ja ratkaisemaan sen AWS AI/ML -ratkaisujen ja -palvelujen avulla. Ennen AWS:ään liittymistään Babu oli tekoälyn evankelista, jolla oli 20 vuoden monipuolinen kokemus alalta, joka tarjosi tekoälylähtöistä liiketoiminta-arvoa asiakkaille.
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
- PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
- Lähde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/best-practices-to-build-generative-ai-applications-on-aws/
- :on
- :On
- :ei
- :missä
- 1
- 100
- 116
- 20
- 20 vuotta
- 2017
- 2022
- 30.
- 7
- a
- kyky
- pystyy
- Meistä
- kiihdytin
- pääsy
- Pääsy
- seurata
- Mukaan
- Tili
- tarkkuus
- tarkka
- tarkasti
- Saavuttaa
- poikki
- toimiva
- toimet
- todellinen
- sopeuttaa
- sovitus
- mukauttaminen
- mukautuu
- lisää
- lisä-
- Lisäksi
- osoite
- osoitettu
- osoitteet
- käsitellään
- Lisää
- asianmukaisesti
- hyväksyä
- hyväksytty
- hyväksymällä
- Hyväksyminen
- kehittynyt
- edistäminen
- etuja
- mainonta
- Agentti
- aineet
- AI
- AI-mallit
- ai tutkimusta
- AI-käyttöinen
- AI / ML
- Tuki
- tavoitteet
- AL
- kohdista
- linjassa
- Kohdistaa
- Kaikki
- sallia
- Salliminen
- mahdollistaa
- melkein
- yksin
- Myös
- Vaikka
- aina
- Amazon
- Amazon Kendra
- Amazon Sage Maker
- Amazon SageMaker JumpStart
- Amazon Web Services
- keskuudessa
- keskuudessa
- määrä
- an
- analyysi
- ja
- ja infrastruktuuri
- vastaus
- puhelinvastaaja
- vastauksia
- Antropinen
- Kaikki
- api
- API
- sovelluksen
- näyttää
- Hakemus
- sovellukset
- Hakeminen
- lähestymistapa
- lähestymistavat
- sopiva
- asianmukaisesti
- arkkitehtuuri
- OVAT
- nousta
- noin
- artikkelit
- AS
- näkökohdat
- arvioida
- Avustaja
- liittyvä
- At
- lisätä
- täydennetty
- kirjoittaja
- Automatisoitu
- automaatti
- automaattisesti
- itsenäisesti
- saatavissa
- AWS
- AWS uudelleen: keksintö
- pohja
- perustua
- BE
- koska
- tulevat
- ennen
- alkaa
- käyttäytyminen
- käyttäytymistä
- ovat
- benchmark
- Hyödyt
- PARAS
- parhaat käytännöt
- Paremmin
- välillä
- Jälkeen
- harhat
- lasku
- miljardeja
- Setelit
- biolääketieteen
- blogit
- kirja
- varaus
- edistää
- sekä
- merkki
- Tauko
- Breaking
- taukoja
- laaja
- laajempaa
- talousarvio
- Talousarviot
- rakentaa
- Rakentaminen
- rakennettu
- sisäänrakennettu
- liiketoiminta
- yritykset
- mutta
- by
- soittamalla
- CAN
- Voi saada
- kyvyt
- valmiudet
- kykenee
- Koko
- huolellisesti
- kuljettaa
- tapaus
- tapauksissa
- tietty
- haaste
- haasteet
- haastava
- mahdollisuudet
- muuttaa
- muuttunut
- Muutokset
- muuttuviin
- merkkejä
- Kaavio
- chatbot
- chatbots
- siru
- valinta
- valintoja
- Valita
- luokittelu
- Siivous
- selkeä
- tarkasti
- pilvi
- cloud computing
- pilvi infrastruktuuri
- koodi
- Koodaus
- JOHDONMUKAINEN
- Kerääminen
- yhdistää
- yhdistää
- Tulla
- tulee
- Yhteinen
- Yritykset
- yritys
- Yrityksen
- vertailukelpoinen
- verrattuna
- täydellinen
- monimutkainen
- monimutkaisuus
- noudattaminen
- osat
- ymmärtää
- laskennallinen
- laskentateho
- laskennallisesti
- Laskea
- tietokone
- Tietokoneen visio
- tietojenkäsittely
- laskentateho
- Suorittaa
- konferenssit
- kytkeä
- kytketty
- Liitännät
- Harkita
- huomattava
- näkökohdat
- harkittu
- ottaen huomioon
- johdonmukaisesti
- Console
- alituisesti
- rajoitteet
- kulutus
- sisältää
- pitoisuus
- Sisällön luominen
- tausta
- yhteyksissä
- asiayhteyteen
- jatkaa
- jatkui
- edistävät
- ohjaus
- puhekielen
- keskustelut
- kopio
- Ydin
- Hinta
- kustannukset
- voisi
- kattaa
- kattavuus
- katettu
- luoda
- Luominen
- Luova
- mainokset
- kriittinen
- CRM
- ratkaiseva
- kuratointi
- Curation
- Nykyinen
- Tällä hetkellä
- asiakassuhde
- asiakas
- asiakaskokemus
- Asiakkaat
- räätälöinnin
- räätälöidä
- räätälöityjä
- tiedot
- Tietosuoja
- Tietosuoja ja tietoturva
- tietojenkäsittely
- tietojenkäsittely
- tietokannat
- aineistot
- tekemisissä
- Päätetään
- päätös
- syvä
- Aste
- toimittaa
- toimitettu
- tuottaa
- Kysyntä
- osoittaa
- riippua
- Riippuen
- riippuu
- sijoittaa
- käyttöön
- käyttöönotto
- käyttöönotot
- Malli
- suunniteltu
- suunnittelu
- haluttu
- yksityiskohdat
- Määrittää
- määritetään
- kehittää
- Kehittäjä
- kehittäjille
- kehittämällä
- Kehitys
- diagnoosi
- eri
- vaikea
- suoraan
- löysi
- pohtia
- jaettu
- hajautettu koulutus
- useat
- do
- asiakirjat
- ei
- dollaria
- verkkotunnuksen
- verkkotunnuksia
- alas
- Piirustukset
- ajaa
- ajanut
- kaksi
- aikana
- dynaaminen
- E&T
- kukin
- helposti
- Tehokas
- tehokkaasti
- tehokkuus
- tehokas
- tehokkaasti
- vaivaa
- elementtejä
- oikeutettu
- poistamalla
- sähköpostit
- upottamisen
- syntyminen
- syntymässä
- Työntekijä
- työntekijää
- valtuuttamisesta
- mahdollistaa
- mahdollistaa
- mahdollistaa
- kattaa
- Salaa
- salattu
- loppu
- päittäin
- harjoittaa
- Moottori
- Tekniikka
- Engineers
- parantaa
- rikastuttava
- varmistaa
- varmistaa
- varmistamalla
- yritys
- yksiköt
- kokonaisuus
- ympäristö
- ympäristöissä
- varustaa
- ERP
- erityisesti
- perustaa
- arvioida
- arviointiin
- Evankelista
- Joka
- kaikki
- kehittyvä
- tutkia
- esimerkki
- Esimerkit
- jännittävä
- näyttely
- olemassa
- kulut
- kallis
- experience
- kokeiluja
- asiantuntija
- asiantuntemus
- asiantuntijat
- tutkia
- ulottuu
- ulkoinen
- uute
- otteet
- erittäin
- Kasvot
- tekijä
- tekijät
- tosiasiat
- FAIL
- melko
- Pudota
- väärä
- mahdollinen
- harvat
- rahoittaa
- taloudellinen
- Löytää
- tulokset
- viisi
- puutteita
- Joustavuus
- lento
- virtaus
- Keskittää
- keskittyy
- jälkeen
- varten
- perusta
- perustava
- Puitteet
- puitteet
- usein
- alkaen
- turhautunut
- Täyttää
- koko
- täysin
- edelleen
- Saada
- kuilu
- kerätä
- GDPR
- general
- yleinen tarkoitus
- tuottaa
- syntyy
- synnyttää
- tuottaa
- sukupolvi
- generatiivinen
- Generatiivinen AI
- saada
- Antaa
- tietty
- Go
- hyvä
- hallinto
- GPU
- kaavio
- suuri
- suurempi
- Maa
- maadoitettu
- ohjaus
- ohjaavat
- suuntaviivat
- Vetimet
- Tarvikkeet
- haitallinen
- valjaat
- Olla
- ottaa
- he
- terveydenhuollon
- raskaasti
- auttaa
- hyödyllinen
- auttaa
- auttaa
- Korkea
- suorituskykyinen
- korkealaatuisia
- korkeampi
- suurin
- korkein aste
- Korostettu
- erittäin
- historia
- Miten
- Miten
- Kuitenkin
- hr
- HTML
- HTTPS
- Napa
- Sadat
- Aitajuoksu
- Hyperparametrien viritys
- ajatus
- ideoita
- tunnistaa
- tunnistaminen
- Identiteetti
- if
- kuvitella
- valtava
- Vaikutus
- vaikuttavia
- Vaikutukset
- toteuttaa
- täytäntöönpano
- tärkeä
- parantaa
- parani
- parantaa
- parantaminen
- in
- epätarkka
- Mukaan lukien
- itsenäisesti
- ilmaisee
- teollisuus
- alan standardit
- tiedot
- Infrastruktuuri
- Innovaatio
- innovaatiot
- panos
- oivalluksia
- innostaa
- Instituutti
- ohjeet
- yhdistää
- Integrointi
- integraatio
- tarkoitettu
- olla vuorovaikutuksessa
- korko
- mielenkiintoinen
- liitäntä
- sisäinen
- Internet
- yhteentoimivia
- tulee
- käyttöön
- inventaario
- investoimalla
- investointi
- aiheuttaa
- osallistuva
- liittyy
- yksittäinen
- kysymykset
- IT
- SEN
- tuloaan
- vain
- Innokas
- avain
- avaimet
- tuntemus
- Osaaminen Graph
- tietää
- Labs
- Lack
- Kieli
- kielet
- suuri
- suurempi
- kerrokset
- johtaa
- johtava
- OPPIA
- oppinut
- oppiminen
- jättää
- juridinen
- Lets
- LG
- pitää
- Todennäköisesti
- rajoitukset
- rajallinen
- linjat
- liekki
- logiikka
- looginen
- näköinen
- Matala
- kone
- koneoppiminen
- Koneet
- ylläpitää
- tehdä
- TEE
- Tekeminen
- hoitaa
- onnistui
- johto
- manuaalinen
- monet
- kartoitus
- Marketing
- massiivinen
- massiivisesti
- matching
- tarvikkeet
- Saattaa..
- Media
- lääketieteellinen
- Tavata
- Meta
- menetelmä
- menetelmät
- ehkä
- miljoonia
- minimoida
- ML
- malli
- mallit
- kk
- lisää
- eniten
- liikkuvat
- täytyy
- Luonnollinen
- välttämätön
- Tarve
- tarvitaan
- tarvitsevat
- tarpeet
- negatiivinen
- Uusi
- seuraavan sukupolven
- Ei eristetty
- nyt
- of
- pois
- Tarjoukset
- usein
- on
- ONE
- vain
- Operations
- Mahdollisuudet
- optimaalinen
- optimointi
- Vaihtoehdot
- or
- orkestrointi
- tilata
- määräys
- organisaatio
- organisatorinen
- organisaatioiden
- alkuperäinen
- alun perin
- Muut
- ulos
- tuloksiin
- vanhentunut
- ääriviivat
- päihittää
- ulostulo
- lähdöt
- yli
- yleinen
- Voittaa
- yleiskatsaus
- oma
- paria
- paperit
- parametrit
- erityinen
- erityisesti
- kanavat
- Ohi
- Suorittaa
- suorituskyky
- Esitykset
- henkilöstö
- yksilöllinen
- lausekkeet
- kappaletta
- putki
- suunnittelu
- Platforms
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- juoni
- pistettä
- politiikkaa
- Suosittu
- mahdollinen
- Kirje
- Viestejä
- mahdollinen
- mahdollisesti
- teho
- powered
- voimakas
- Käytännön
- harjoitusta.
- käytännöt
- edeltävä
- mieltymykset
- puheenjohtaja
- estää
- aiemmin
- hinta
- hinnoittelu
- Pääasiallinen
- Aikaisempi
- yksityisyys
- Tietosuoja ja turvallisuus
- yksityinen
- Ongelma
- ongelmia
- prosessi
- käsittely
- tuottaa
- valmistettu
- tuottaa
- tuottavuus
- Tuotteemme
- Profiili
- Ohjelmointi
- edistää
- ohjeita
- asianmukainen
- asianmukaisesti
- ehdottaa
- patentoitu
- toimittaa
- tarjoajat
- tarjoaa
- tarjoamalla
- julkinen
- julkaistu
- Julkaisee
- vetämällä
- osto
- ostotilaus
- laatu
- kyselyt
- kysymys
- kysymykset
- nopeasti
- rätti
- alue
- nopea
- nopeasti
- HARVINAINEN
- pikemminkin
- raaka
- RE
- suhtautua
- todellinen
- todellinen arvo
- todellinen maailma
- reaaliaikainen
- reaaliaikainen data
- ymmärtämättä
- äskettäinen
- tunnustaminen
- Suositus
- suosituksia
- suositeltu
- vähentää
- vähentämällä
- katso
- säännöllisesti
- yhteys
- Merkitys
- merkityksellinen
- luottaen
- jäljellä oleva
- huomattava
- Raportit
- maine
- pyyntö
- pyynnöt
- edellyttää
- tarvitaan
- vaatimukset
- Vaatii
- tarvittava
- tutkimus
- resurssi
- resursseja kuluttava
- Esittelymateriaalit
- Vastata
- vastaus
- vasteet
- REST
- tulokset
- haku
- palata
- tulot
- Arvostelut
- oikein
- riskit
- rutiini
- ajaa
- juoksu
- turvallisempaa
- sagemaker
- sama
- tyytyväisyys
- skaalautuvuus
- skaalautuva
- Asteikko
- Niukkuus
- skenaario
- skenaariot
- tiede
- tutkijat
- raapia
- skriptejä
- saumaton
- Haku
- Osa
- turvallisesti
- turvallisuus
- turvallisuusriskit
- valittu
- valitsemalla
- valinta
- vanhempi
- sensible
- näkemys
- tunteet
- serverless
- palvelee
- palvelu
- Palvelut
- palvelevat
- Istunto
- setti
- Setit
- settings
- useat
- Muoto
- yhteinen
- Lyhyt
- shouldnt
- Näytä
- merkittävä
- merkittävästi
- samankaltainen
- Yksinkertainen
- single
- taitava
- taitoja
- pienempiä
- So
- sosiaalinen
- sosiaalinen media
- Sosiaalisen median viestit
- Yksin
- vankka
- ratkaisu
- Ratkaisumme
- SOLVE
- Solving
- jonkin verran
- hienostunut
- lähde
- Lähteet
- asiantuntija
- erikoistuneet
- erikoistunut
- erikoistunut
- erityinen
- erityisesti
- erityispiirteet
- Pysyvyys
- seistä
- standardit
- Alkaa
- alkoi
- Startups
- Valtiot
- Vaihe
- Askeleet
- Yhä
- Varastossa
- stop
- verkkokaupasta
- varastot
- tarinat
- Tarina
- suora
- Strateginen
- vahvuudet
- vahva
- rakenne
- jäsennelty
- rakenteet
- tyyli
- merkittävä
- onnistunut
- Onnistuneesti
- niin
- riittävä
- ehdottaa
- Puku
- sopiva
- Ahtaa
- toimittaa
- tuki
- Tukee
- varma
- oireet
- järjestelmä
- järjestelmät
- puuttua
- Räätälöity
- ottaa
- ottaen
- lahjakkuus
- puhuminen
- Neuvottelut
- Napauttaa
- Kohde
- Tehtävä
- tehtävät
- joukkue-
- teknologia
- Tekninen
- teknisiä taitoja
- tekniikka
- tekniikat
- Technologies
- Elektroniikka
- Teknologinen innovaatio
- sapluuna
- terminologia
- testi
- Testaus
- teksti
- Tekstiluokitus
- kuin
- että
- -
- tiedot
- heidän
- Niitä
- sitten
- Siellä.
- siksi
- Nämä
- ne
- ajatella
- kolmannen osapuolen
- tätä
- perusteellinen
- perin pohjin
- ne
- tuhansia
- kolmella
- Kautta
- aika
- aikaavievä
- että
- tokenized
- tokens
- työkalu
- työkalut
- ylin
- aihe
- Aiheet
- kohti
- liikenne
- Juna
- koulutettu
- koulutus
- kauttakulku
- Kääntäminen
- Läpinäkyvyys
- valtava
- liipaisu
- biljoonia
- todella
- Luottamus
- luotettu
- luotettava
- Totuus
- viritys
- VUORO
- säätämistä
- kaksi
- tyypillisesti
- kykenemätön
- ymmärtää
- ymmärtäminen
- unique
- Yhtenäinen
- Yhdysvallat
- avata
- hyödyntämätön
- toivottuja
- ajanmukainen
- Päivitykset
- päivitetty
- päivittäminen
- päivityksiä
- käyttää
- käyttölaukku
- käytetty
- hyödyllinen
- käyttäjä
- Käyttäjäkokemus
- Käyttäjät
- käyttötarkoituksiin
- käyttämällä
- hyödyllisyys
- VAHVISTA
- arvo
- lajike
- eri
- valtava
- valtavasti
- hyvin
- kautta
- visio
- visuaalinen
- vs
- haavoittuvuuksia
- kävellä
- haluta
- haluavat
- oli
- Aalto
- Tapa..
- we
- heikkouksia
- verkko
- verkkopalvelut
- viikkoa
- punnitus
- paino
- HYVIN
- Mitä
- kun
- taas
- onko
- joka
- vaikka
- leveä
- Laaja valikoima
- laajalti
- laajalle levinnyt
- wikipedia
- tulee
- with
- sisällä
- ilman
- Referenssit
- työnkulku
- työnkulkuja
- työskentely
- olisi
- kirjoittaa
- kirjoittaminen
- kirjallinen
- vuotta
- tuotto
- Voit
- Sinun
- zephyrnet