ビジネスに合わせて GenAI を最適化

WEBINAR 生成 AI (GenAI) を立ち上げて実行する際には、セキュリティに関する重要な考慮事項がいくつかあります。

大規模言語モデル (LLM) には指数関数的な成長曲線が伴いますが、その約束にはリスクも伴います。 したがって、パブリック AI モデルのセキュリティと精度に懸念があるものの、データとユースケースに合わせたものを作成したい場合、その答えは取得拡張生成 (RAG) になる可能性があります。

RAG を使用すると、巨額のハードウェア投資と調達の遅延を回避し、独自のデータベースに安全に保持された独自のデータを備えた既製の LLM を使用できるようになります。 オンプレミスで実装でき、柔軟な対応が可能になり、独自の要件に合わせてカスタマイズされた正確な対応を作成できます。 これにより、クラウドに展開する際のあらゆる固有のリスクが回避されます。 さらに、GenAI を数か月ではなく数日で導入できるという利点もあります。

レジスターのティム・フィリップスに加わりましょう 13 月 5 日午後 12 時（グリニッジ標準時）/午後 9 時（東部標準時間）/午前 XNUMX 時（太平洋時間） 詳細については、Dell の David O'Dell 氏 (関係ありません) との会話で詳しくお聞きします。 David は、RAG が GenAI の使用を開始するのにどのように役立つかを説明し、RAG がどのような方向に進むかを予測します。 また、GenAI の活用を妨げる障害を明らかにして解体する方法、および RAG をビジネス内に簡単に実装する方法を明らかにする方法についても説明します。

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• 情報源： https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/12/05/optimizing_genai_for_your_business/