Як компанії можуть досягти екологічнішого генеративного ШІ з більш стійкими висновками
Відвідайте нашу бібліотеку за запитом, щоб переглянути сеанси VB Transform 2023. Зареєструйтеся тут
Створюючи вміст, зображення, музику та код, як люди, але з феноменальною швидкістю та з неперевершеною точністю, генеративний штучний інтелект розроблений, щоб допомогти підприємствам стати ефективнішими та продемонструвати інновації. Оскільки штучний інтелект стає все більш поширеним, більше уваги буде зосереджено на тому, що потрібно для отримання таких результатів, і на пов’язані з цим витрати, як фінансові, так і екологічні.
Тепер ми маємо можливість передбачити проблему та оцінити, куди спрямовано найважливіші ресурси. Висновок, процес, який здійснюють моделі штучного інтелекту для аналізу нових даних на основі інтелекту, що зберігається в їхніх штучних нейронах, є найбільш енергоємним і дорогим способом побудови моделей штучного інтелекту. Баланс полягає у впровадженні більш стійких рішень без шкоди для якості та продуктивності.
Що робить модельНеобізнаним може бути важко уявити, як штучний інтелект і алгоритми, що лежать в основі програмування, можуть нести такий важкий екологічний або фінансовий тягар. Короткий опис машинного навчання (ML) описує двоетапний процес.
По-перше, це навчити модель розробляти інтелектуальну статистику та позначати певні категорії. Наприклад, операція електронної комерції може надавати модельні зображення своїх продуктів і звичок клієнтів, щоб дозволити їй запитувати ці дані пізніше.
ПодіяVB Transform 2023 на вимогу
Ви пропустили сеанс VB Transform 2023? Зареєструйтеся, щоб отримати доступ до бібліотеки на вимогу для всіх наших рекомендованих сеансів.
Зареєструватися заразПо-друге, це ідентифікація, або логічний висновок, коли модель використовуватиме збережену інформацію для розуміння нових даних. Наприклад, бізнес електронної комерції зможе каталогізувати продукти за типом, розміром, ціною, кольором і безліччю інших сегментів, надаючи клієнтам персоналізовані рекомендації.
Етап висновку є менш обчислювально інтенсивним з двох, але при масштабному розгортанні, наприклад, на таких платформах, як Siri або Alexa, накопичені обчислення потенційно можуть споживати величезну кількість енергії, збільшуючи вартість і викиди вуглецю.< /p>
Мабуть, найбільш вражаючою відмінністю між висновками та навчанням є кошти, які використовуються для їх підтримки. Висновок пов’язаний із собівартістю продажу й, отже, впливає на кінцевий результат, тоді як навчання зазвичай пов’язане з витратами на дослідження та розробки, які враховуються окремо від фактичного продукту чи послуги.
Отже, висновок потребує спеціалізованого апаратного забезпечення, яке оптимізує витрати та енергоспоживання для підтримки життєздатних і масштабованих бізнес-моделей: рішення, у якому, що освіжає, інтереси бізнесу та інтереси навколишнього середовища узгоджуються.
Приховані витратиChatGPT, зірка покоління штучного інтелекту, є яскравим прикладом високих витрат на висновки, які складають мільйони доларів.
Відвідайте нашу бібліотеку за запитом, щоб переглянути сеанси VB Transform 2023. Зареєструйтеся тут
Створюючи вміст, зображення, музику та код, як люди, але з феноменальною швидкістю та з неперевершеною точністю, генеративний штучний інтелект розроблений, щоб допомогти підприємствам стати ефективнішими та продемонструвати інновації. Оскільки штучний інтелект стає все більш поширеним, більше уваги буде зосереджено на тому, що потрібно для отримання таких результатів, і на пов’язані з цим витрати, як фінансові, так і екологічні.
Тепер ми маємо можливість передбачити проблему та оцінити, куди спрямовано найважливіші ресурси. Висновок, процес, який здійснюють моделі штучного інтелекту для аналізу нових даних на основі інтелекту, що зберігається в їхніх штучних нейронах, є найбільш енергоємним і дорогим способом побудови моделей штучного інтелекту. Баланс полягає у впровадженні більш стійких рішень без шкоди для якості та продуктивності.
Що робить модельНеобізнаним може бути важко уявити, як штучний інтелект і алгоритми, що лежать в основі програмування, можуть нести такий важкий екологічний або фінансовий тягар. Короткий опис машинного навчання (ML) описує двоетапний процес.
По-перше, це навчити модель розробляти інтелектуальну статистику та позначати певні категорії. Наприклад, операція електронної комерції може надавати модельні зображення своїх продуктів і звичок клієнтів, щоб дозволити їй запитувати ці дані пізніше.
ПодіяVB Transform 2023 на вимогу
Ви пропустили сеанс VB Transform 2023? Зареєструйтеся, щоб отримати доступ до бібліотеки на вимогу для всіх наших рекомендованих сеансів.
Зареєструватися заразПо-друге, це ідентифікація, або логічний висновок, коли модель використовуватиме збережену інформацію для розуміння нових даних. Наприклад, бізнес електронної комерції зможе каталогізувати продукти за типом, розміром, ціною, кольором і безліччю інших сегментів, надаючи клієнтам персоналізовані рекомендації.
Етап висновку є менш обчислювально інтенсивним з двох, але при масштабному розгортанні, наприклад, на таких платформах, як Siri або Alexa, накопичені обчислення потенційно можуть споживати величезну кількість енергії, збільшуючи вартість і викиди вуглецю.< /p>
Мабуть, найбільш вражаючою відмінністю між висновками та навчанням є кошти, які використовуються для їх підтримки. Висновок пов’язаний із собівартістю продажу й, отже, впливає на кінцевий результат, тоді як навчання зазвичай пов’язане з витратами на дослідження та розробки, які враховуються окремо від фактичного продукту чи послуги.
Отже, висновок потребує спеціалізованого апаратного забезпечення, яке оптимізує витрати та енергоспоживання для підтримки життєздатних і масштабованих бізнес-моделей: рішення, у якому, що освіжає, інтереси бізнесу та інтереси навколишнього середовища узгоджуються.
Приховані витратиChatGPT, зірка покоління штучного інтелекту, є яскравим прикладом високих витрат на висновки, які складають мільйони доларів.
What's Your Reaction?
