#157 Operazionalizzare GenAI
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on 2023-09-07 00:00:00 +0000
with Jeffrey Lancaster, Darren W Pulsipher,
In questo episodio del podcast, l'host Darren Pulsipher, Chief Solution Architect del settore pubblico presso Intel, discute dell'operatività dell'AI generativa con il ritorno dell'ospite, il dottor Jeffrey Lancaster. Esplorano i diversi modelli di condivisione dell'AI generativa, tra cui modelli pubblici, privati e comunitari. Il podcast copre argomenti come i modelli open-source, la gestione dell'infrastruttura e le considerazioni per la distribuzione e il mantenimento dei sistemi AI. Si approfondisce anche l'importanza della creatività, della personalizzazione e di come iniziare con i modelli AI.
Keywords
#generativeai #infrastructuremanagement #multicloud #reinforcementlearning #edgecomputing #datagovernance #dataquality
Esplorazione di Diversi Modelli di Condivisione dell’IA Generativa
Il podcast evidenzia la varietà di modelli di condivisione per l’IA generativa. Ad un’estremità dello spettro ci sono i modelli aperti in cui chiunque può interagire e contribuire all’addestramento del modello. Questi modelli utilizzano l’apprendimento per rinforzo, consentendo agli utenti di inserire dati e ricevere risposte pertinenti. Al contrario, alcuni modelli privati sono più limitati nell’accessibilità. Questi modelli sono adatti a scenari aziendali in cui il controllo e i vincoli sono cruciali.
Tuttavia, esiste un approccio ibrido che combina le fondamenta linguistiche dei modelli aperti con vincoli e personalizzazioni aggiuntive. Questo approccio consente alle organizzazioni di trarre vantaggio dai modelli pre-addestrati, aggiungendo il loro livello di controllo e personalizzazione. Regolando i pesi e le parole utilizzate nel modello, le organizzazioni possono personalizzare le risposte per rispondere alle loro esigenze specifiche senza partire da zero.
Operazionalizzare Gen AI nella gestione dell’infrastruttura.
Il podcast approfondisce l’operazionalizzazione dell’IA generativa nella gestione delle infrastrutture. Evidenzia i vantaggi dell’utilizzo di modelli open-source per sviluppare sistemi specializzati che gestiscono efficacemente le nuvole private. Ad esempio, uno dei partner menzionati ha implementato l’IA generativa per monitorare e ottimizzare le prestazioni della propria infrastruttura in tempo reale, consentendo una risoluzione proattiva dei problemi. Sfruttando il potere dell’IA, le organizzazioni possono migliorare l’efficienza operativa e garantire il corretto funzionamento delle proprie infrastrutture.
Gli host sottolineano l’importanza di considerare il tipo e la qualità dei dati inseriti nel modello e l’output desiderato. Non è sempre necessario allenare un modello con miliardi di indicatori; un set di dati più piccolo adatto alle esigenze specifiche può essere più efficace. Comprendendo le sfumature dei dati e gli obiettivi particolari del sistema, le organizzazioni possono ottimizzare il processo di allenamento e migliorare le prestazioni complessive del modello di intelligenza artificiale.
Gestione e ottimizzazione dei sistemi di intelligenza artificiale.
Gestire i sistemi di intelligenza artificiale richiede un processo decisionale oculato e un monitoraggio continuo. Gli ospiti discutono dell’importanza di selezionare l’infrastruttura adeguata, che sia basata su cloud, in loco o ibrida. Inoltre, il calcolo ai bordi sta diventando sempre più popolare, consentendo ai modelli di IA di essere eseguiti direttamente sui dispositivi, riducendo così i tempi di trasmissione dei dati.
Il podcast sottolinea l’importanza dell’esperienza nella configurazione e nella manutenzione dei sistemi di intelligenza artificiale. È richiesto personale specializzato per progettare e ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale al fine di ottenere risultati desiderati. A seconda del caso d’uso, possono essere necessarie funzionalità specifiche, come l’empatia nel servizio clienti o la creatività nelle applicazioni di brainstorming. È cruciale avere un team competente che comprenda le complessità dei sistemi di intelligenza artificiale e possa garantirne il funzionamento ottimale.
Inoltre, i modelli di intelligenza artificiale hanno bisogno di un monitoraggio e un aggiustamento costante. I modelli possono manifestare comportamenti indesiderati ed è essenziale intervenire quando necessario per garantire risultati appropriati. Il podcast differenzia tra problemi di rinforzo, in cui i feedback degli utenti possono indirizzare il modello in direzioni potenzialmente dannose, e allucinazione, che può essere intenzionalmente applicata per scopi creativi.
Iniziare con i modelli di intelligenza artificiale
Il podcast offre consigli pratici per iniziare con i modelli di intelligenza artificiale. Gli ospiti suggeriscono di sperimentare con gli strumenti disponibili e di familiarizzare con le loro capacità. Iscriversi per ottenere un account ed esplorare come utilizzare gli strumenti è un ottimo modo per acquisire esperienza pratica. Raccomandano anche di creare un ambiente “sandbox” all’interno delle aziende, consentendo ai dipendenti di testare e interagire con i modelli di intelligenza artificiale prima di implementarli in produzione.
Il podcast mette in evidenza l’importanza di conferire ai modelli di intelligenza artificiale una dose sufficiente di creatività mantenendo comunque il controllo e stabilendo dei limiti. Le organizzazioni possono trovare un equilibrio tra produzione creativa e utilizzo responsabile definendo delle linee guida e prendendo decisioni su ciò che il modello dovrebbe o non dovrebbe imparare dalle interazioni.
In conclusione, l’episodio del podcast fornisce preziose intuizioni sull’operazionalizzazione dell’IA generativa, sulla gestione dell’infrastruttura e sulle considerazioni per la gestione e il perfezionamento dei sistemi di intelligenza artificiale. Offre anche suggerimenti pratici per iniziare con i modelli di intelligenza artificiale nei contesti personali e professionali. Comprendendo i diversi modelli di condivisione, le necessità di infrastruttura e l’importanza della creatività e dei confini, le organizzazioni possono sfruttare il potere dell’IA per supportare la trasformazione digitale.