🔔 Мои инсайты и выводы встречи Generative AI: End-to-End Development with LLM в Гонконге 🇨🇳

Встреча на тему развития и внедрения генеративных ИИ и больших языковых моделей (LLM) подсветила понимание трендов. Как и обещал, делюсь своими выводами 💬

1️⃣ Технологический стек оказался достаточно прозрачен и доступен: Docker, Kubernetes, AWS, ChatGPT API и другие инструменты показывают, что создание и запуск приложений на основе LLM не требует изобретения "велосипеда". Процесс от начала до конца был наглядно представлен, что подтверждает, что наш рынок находится на одном уровне с мировыми трендами.

Кстати, на картинке отображен способ создания и запуска приложения на базе больших языковых моделей. Берите, пользуйтесь!

2️⃣ Авторские права - одна из основных проблем, с которыми сталкиваются как разработчики, так и бизнес. Важно помнить о законодательных ограничениях относительно материалов, использованных при обучении модели.

3️⃣ Юридическая совместимость ответов модели также может стать проблемой, если генерируемые ответы противоречат законам страны использования. Это должны учитывать все, кто планирует использовать LLM.

4️⃣ Скорость обработки запросов у open source моделей может достигать задержки в 10 секунд, что является приемлемым для большинства задач. Но многие хотят получать ответы молниеносно.

😊 Выводы

💬 Внедрение LLM в бизнес-процессы уже не является просто исследовательскими задачами. Многие передовые компании интегрируют эти технологии в свои бизнес-модели, предлагая как консультационные услуги, так и разработку продуктов на основе LLM.

💬 В Москве не сильно погружаются в технические детали при объяснении бизнесу принципов работы LLM. Я это заметил, наблюдая за выступлениями своих коллег. И иногда возникает разлад между ожиданием компании от создаваемого ИИ и реальностью на выходе. Мы с командой стараемся сразу объяснить что возможно, а что нет.

Если хотите узнать, как помочь вашему бизнесу зарабатывать больше с помощью искусственного интеллекта! Пишите в личку ➡️ @mikhail_shakh