Jedną z najważniejszych korzyści korzystania z modeli OpenAI w chmurze Azure jest zdolność do ich douczenia. Organizacje mogą tam bowiem łatwo dostosować m.in. ChatGPT czy Dall-E do swoich specyficznych potrzeb, dostarczając im własnych danych do treningu.

Dzięki temu, modele będą mogły lepiej zrozumieć typowe dla firmy konteksty i specyfikę, co przełoży się na jeszcze większą efektywność ich działania i skuteczność realizacji zadań – uważa firma Crayon, która jest wiodącym partnerem Microsoft na świecie w obszarze AI i uczenia maszynowego. Już 15 czerwca Crayon zademonstruje możliwości Azure OpenAI podczas otwartego dla wszystkich internetowego eventu „CEE Azure OpenAI Forum”.

Microsoft jest obecnie liderem wyścigu technologicznego w obszarze AI dzięki swojej inwestycji na początku 2023 roku w OpenAI, twórcę słynnego ChatGPT.  Do tej pory firma zintegrowała to środowisko z wyszukiwarką Bing oraz oprogramowaniem wspomagającym współpracę Teams. Dodatkowo Microsoft zainwestował w narzędzie do tworzenia aplikacji bez kodowania Builder.ai, a ostatnio udostępnił także OpenAI w chmurze Azure. I to właśnie integracja środowiska OpenAI z Azure jest uznawana za potencjalnie najważniejszy ruch giganta z Redmonta w wyścigu po fotel lidera na globalnym rynku AI.

Inwestycje firm w AI przyśpeiszył

Udostępnienie OpenAI w Azure jest jedną z najważniejszych rzeczy, jeśli chodzi o rozwój AI przez Microsoft, bo pozwala tej firmie zostać głównym dystrybutorem zaawansowanych rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję dla biznesu. Już w pierwszym kwartale br. około 2500 firm i organizacji zaczęło używać OpenAI w Azure. – mówi Andrzej Wyszomierski, Head of Service Delivery w Crayon.

Jak przekonuje przedstawiciel Crayon, te liczby będą bardzo szybko rosły, na co wskazują choćby niedawne badania firmy Gartner, według których aż 45 proc. firm po upublicznieniu ChatGPT zwiększyło swoje budżety na inwestycje w rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję, a 19 proc. jest już na etapie ich pilotażowego wdrożenia lub w pełni je zaimplementowało. Liczba wdrożeń może wkrótce znacząco wzrosnąć, bo aż 70 proc. firm ewaluuje obecnie potencjalne zastosowania generatywnej AI. Potwierdzają to także szacunki firmy doradczej McKinsey & Company. Według jej danych, do 2030 roku 70% organizacji będzie używać narzędzi AI w różnej formie, wnosząc do globalnej gospodarki ok. 13 miliardów dolarów dodatkowej wartości.

Zdaniem McKinsey, ci, którzy najwcześniej wdrożą rozwiązania oparte o AI do zautomatyzowania lub usprawnienia różnych procesów w swojej organizacji, zyskają na tym najwięcej. Pierwsze firmy z narzędziami AI przez najbliższe 5-7 lat mogą zwiększyć swoje wolne przypływy pieniężne (FCF) o nawet 122%. Z kolei te, które będą czekać dłużej z wdrożeniami, mogą liczyć na wzrosty tego wskaźnika jedynie o 10%. Firmy, które nie będą korzystały z AI, muszą się liczyć ze spadkami FCF o około 20%.

Dostosuj OpenAI do własnych potrzeb w bezpiecznym środowisku Azure

Korzystanie z OpenAI w chmurze Azure oznacza dostęp do wszystkich modeli językowych i systemów sztucznej inteligencji w bezpiecznym środowisku Microsoft. Obejmuje to m.in. najnowszy model GPT-4, który jest zdolny do generowania spójnych odpowiedzi na różnorodne pytania, czy DALL-E, umożliwiający tworzenie realistycznych obrazów na podstawie opisu w języku naturalnym. Użytecznym modelem jest także Codex, który jest biegły w programowaniu w języku Python, C#, JavaScript, PHP, SQL i wielu innych.

Przeniesienie tych modeli do Microsoft Azure umożliwia organizacjom pełne wykorzystanie ich możliwości, zachowując przy tym kluczowe standardy bezpieczeństwa oraz zapewniając jedno miejsce do zarządzania i monitorowania zasobami. Azure, z bogatą ofertą usług chmurowych, dostarcza narzędzia niezbędne do skutecznego wdrożenia i zarządzania modelami OpenAI. – mówi Łukasz Piotrowicz, Data Platform Technology Strategist w Crayon.

Przedstawiciele Crayon podkreślają także, że jedną z kluczowych korzyści korzystania z modeli OpenAI w Azure jest zdolność do ich douczenia. Organizacje mogą tam bowiem łatwo dostosować te modele do swoich specyficznych potrzeb, dostarczając im własnych danych do treningu. Dzięki temu modele mogą lepiej zrozumieć typowe dla firmy konteksty i specyfikę danej organizacji, co przekłada się na jeszcze większą efektywność ich działania i skuteczność realizacji zadań.

Subscribe
Powiadom o
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments