Dünya çapında AI-dən gedən tətbiqlərin impulsu sürətlənir və durulma nişanı görmür. IBM-dən gələn məlumatlara əsasən, 1000-dən çox işçi olan şirkətlərin 42%-i AI-nı fəal şəkildə işlədir və digər 40%-i bununla təcrübələr keçirir. AI-nın tezliyi artarkən, OpenAI’s GPT-4o və Google’ın Gemini kimi platformaların yeni performans standartlarını təyin etdiyi gələcəkdə, təşkilatlar bu texnologiyalar üçün daha yaxşı nəticələr verə biləcək yeni tətbiqlər aşkar edirlər. AI nümunələrinin tətbiqetmə yeni mərhələləri ilə üzləşən təşkilatlar, iş mərkəzlərinin zənginləşdirilməsi olan yeni nin özləşdirmə zərurətləri ilə qarşılaşırlar. Daha da karmaşıklaşdırmaq üçün, McKinsey tərəfindən növbəti GenAI-nin sərhəddi olacaq AI agentləri, növbəti tətbiqin dallanmasına etibar olunanlar kimi, AI nümunələrinin istifadəsini dramatik şəkildə artıracaqdır. Emal olunan nümunələr istifadələrini çox vaxt göstərdikləri üçün, kilometrelərin dəyəri artırmağa başladı. İşlər AI tələblərinin yerinə yetirilməsi ilə rəqəm yüksəldikdə, necə hərtələrin yüksəkliyinə yönələcəklərini necə həll edə bilərlər? Müxtəlif frontlar üzərində artan AI xidməti dəyişkənlənməsi qiymətləri nəticəsində bir sürətli artım yaşanır. Əvvəlcə əsasən, təşkilatlar təlim olunan modeli istifadə edərək proqnozlar və ya qərarlar verən AI xidmətinə xərcləməkdədirlər. Çox vaxt, OpenAI, Anthropic və ya AWS və Google kimi bulud xidmət təchizatçılarından API-lara ehtiyac dəuyurlar. Əlavə olaraq, bir çox təşkilat öz AI modellərini “inək” etmək istəyir, bu da əməkdaşıları təlim datasetləri yaratmaqla və təlim üçün kənardan mənbələrdə, məsələn, Meta-dan Llama kimi açıq mənbə modellərini işlətməklə əlaqədar olaraq məşğul ola bilər. Son olaraq, AI tətbiqlərinin inşasının əlavə komponentlər tələb etdiyi məsələlər də var, bu da məzmunları axtarıb tapmaq üçün mühüm olan vector bazaları kimi, AI nümunələrindən gələn cavabın dəqiq və əlaqədar olmasına kömək edən komponentləridir. Kök səbəbləri və AI dəyışkənlərinin, AI təlimatı, tələb və əlavə komponentlər kimi köçürülmələri kimi kök etibarları və sürücülərini müzakirə edərək, təşkilatlar saxlama xərclərini minimize edə bilərlər və AI tətbiqetmə performanslarını artıra bilərlər._SCENE_BREAK_Yekunlaşdırma effektivliyi və maliyyətlərin idarə olunması
Təşkilatlar AI təliminə və tətbiqin sürətini və cavabköxlüyünü artırmaq üçün istifadə etdikləri kifayət qədər effektiv bir texnika olan semantik cəsir qəsd edirlər. Bu, əvvəlcədən istifadə olunan hesablamanın nəticələrini və onların mənasını əsas tutaraq keçmişdə eyni mənanın sorğularını yadda saxlamaq və istifadə etmək mənasını verir. Başqa bir deyil, yeni sorğular üçün yeni AI hesablamalarına ehtiyac olmadan, semantic cache, əvvəlcədən verilmiş sorğulara baxarkən, artıq saxlanan məlumatlar əsasında yaxın məna sorğularına yaxın sorğular üçün məlumatlar əməl edə bilər, beləliklə xərcləri azaldır. Bu yanaşma ləvazimat hesablamlarını azaldır və tətbiqlərdə efektivliyi artırır. Xüsusilə bir tədqiqatda, alimlər AI tətbiqlərinə verilən sorğuların 31%-nin təkrarlanarsa, hər vaxt ehtiyatlı hesablama əlavə edilmiş xərclər əlavə edir, amma semantik çeşni tətbiq etməklə, təşkilatlar bu çağrıları önəmli dərəcədə azaldaraq bunları 30-80% kəsnə bilərlər. Bu metodka ölçülənən və cavab göstərməsinə stadri tələb olunan qenrativ AI tətbiqlərini və ya chatbotları inşa etməklə məcburidir. Bu yanaşma yalnız rəflərin maliyyəsini optimalaşdırmır və müraciət zamanlarını sürətləndirmək yalnız yardım edir, beynəlxalq işi az investisiya ilə nəyə nail olmağa kömək etməyə kömək edir. Performans və xərc arasında bir qarışıq
Orqanizasiyalar kesintisiz infrastrukturu xərcsiz qurmaqla üzləşmədikdə, katastrofik infrastrukturlarının xərcsiz qalmaq tələbinə yetən ən müasir AI tətbiqlərini tətbiq etmək üçün texnologiya rəflərini və əməliyyat strategiyalarını optimallaşdırmalıdırlar. Bunlar onların performans və xərc arasında mühüm bir qarış line vurmağa kömək edə bilər. Semantik cəsir kimi texnikalar bu sahədə vacib rol oynaya bilər. Effektiv və maliyyəli cəhətdən AI tətbiqlərini miqyaslaya bilən şirkətlər öyrənirlərsə, bundan efektiv bir şəkildə necə idarə etməklə əsas bazar fərqliləşdirici olacaq. GenAI tətbiqlərinin qiymətlərindən uçları tutmağı öyrənmək, işlərə lazımların Qiymətləndirilməsi Bəllik strategiyasında ola bilər. GenAI sistemləri daha da kompleks hala gəldikcə, hər LLM çağırışının mümkün olduğunca effektiv olması lazımlıdır. Bu yolla, müştərilər lazımlarına daha sürətlə çata bilər və işlər xərc zonalarını minimalaşdıraraq maliyyə kütlələrini azaldaraq bunların maliyyələrinin minimalaşmasına imkan verə bilərər.
Biz ən yaxşı AI veb saytının qurucusunu təqdim etdik. Bu məqalə, Texnoloji Radarın Pro ekspert məna verdiyinin bir hissəsi kimi təşkil olunub, burada texnologiya sənayesinin ən yaxşısı və parlaq zehnlərədi yerləşdiririk. Burada ifadə olunan düşüncələr yazarın özü olmaqla TechRadarPro və ya Future plc’nin düşüncələri deyil. Əgər siz də əməkdaşlıq etməkdə maraqlısanız, daha çox məlumat alın: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro