Las empresas de Imaginima/Gettymany apenas comienzan a lidiar con el impacto de la inteligencia artificial, pero algunas han estado utilizando el aprendizaje automático (ML) y otras tecnologías emergentes durante más de una década. También: la mayoría de los proyectos de IA están abandonados: 5 formas de garantizar que sus esfuerzos de datos tengan éxito a la Jethwa de Manish, CTO en la encuesta (OS) (OS), el Servicio Nacional de Mapeo, la prioridad de su organización, la prioridad es la prioridad de Combine AI, es una organización AI de la Organización de su organización, la prioridad es la prioridad de Combine AI de la organización AI de la Organ Organización, es la prioridad de Combine, la prioridad de Combina es AI de la Organización de su organización. Experiencias con los avances recientes en la IA generativa para refinar, distribuir y aplicar sus tesoros de datos. Jethwa explicó a ZDNET cómo los modelos de idiomas (LLM) están ayudando a los usuarios del sistema operativo a encontrar y consultar datos geoespaciales. Uno de los elementos clave aquí son los modelos de base de la organización para la IA, que sirve como base para construir aplicaciones más especializadas. También: 4 preguntas para hacerse antes de apostar a la IA en su negocio, y por qué, si bien los analistas tecnológicos como Gartner sugieren que hay muchas conjeturas sobre si los líderes comerciales deben comprar o construir modelos AI, JethWA y su equipo en modelos de Combine Foundation con herramientas disponibles para exprimir y distribuir datos geospatiales. Aquí hay cinco lecciones clave que los líderes empresariales pueden aprender del despliegue de modelos fundamentales de Jethwa para AI.1. Desarrollar un caso de uso sólido Jethwa dijo que el sistema operativo está desarrollando modelos de base para extraer características ambientales para el análisis de manera sensible a los derechos de autor. «Muchos de los modelos existentes capacitados por las grandes organizaciones de tecnología se basarán en datos disponibles comercialmente», dijo. «Ese será un modelo en el que estamos definiendo el conjunto de capacitación completo con los datos etiquetados que tenemos internamente». También: 4 formas de convertir la IA en los modelos de la Fundación de VantaGethe de su negocio también se utilizan como base para el análisis de datos en otras áreas. Jethwa dijo que el mensaje aquí es simple: puede usar lo que ya está construido una y otra vez. «Los modelos de base están allí para ayudarnos a construir una salida posterior. Entonces, si quisiéramos aprender sobre materiales del techo o espacios verdes o biodiversidad, podríamos hacer todo eso del mismo modelo de base», dijo. «En lugar de tener que entrenar múltiples modelos de base, solo hace el ajuste al final. Este proceso nos permite conectarnos al problema que estamos tratando de resolver con los datos de origen». 2. Establecer métodos decididos que Jethwa dijo que la capacitación enfocada ayuda a limitar los costos al construir modelos de base. «Tenemos que ser conscientes de que, cuando se trata de capacitar a estos modelos, lo estamos haciendo a propósito, porque puede desperdiciar muchos ciclos en el ejercicio del aprendizaje», dijo. «La ejecución de estos modelos requiere mucha menos energía y recursos que la capacitación real». OS generalmente alimenta datos de capacitación a sus modelos en fragmentos. «Construir los datos de la etiqueta lleva bastante tiempo», dijo. «Debe curar datos en todo el país con una amplia variedad de clases de las que está tratando de aprender, por lo que una combinación diferente entre urbano y rural, y más». También: 5 maneras de ser un gran gerente de agentes de IA, según líderes empresariales, la organización primero construye un modelo pequeño que utiliza varios cientos de ejemplos. Este enfoque ayuda a restringir los costos y asegura que el sistema operativo se dirige en la dirección correcta. «Luego acumulamos lentamente ese conjunto etiquetado», dijo Jethwa. «Creo que ahora estamos en los cientos de miles de ejemplos etiquetados. Por lo general, estos modelos están capacitados con millones de conjuntos de datos etiquetados». Si bien los modelos de la organización son más pequeños, los resultados son impresionantes «. Ya superamos los modelos existentes que están disponibles de los grandes proveedores porque esos modelos están capacitados en una variedad más amplia de imágenes», dijo. «Los modelos pueden resolver una variedad más amplia de problemas, pero, para nuestro dominio específico, superamos a esos modelos, incluso a menor escala». 3. Use otros LLM para ajustar fino porque el sistema operativo usa sus propios modelos de base no significa que la organización ignore modelos de idiomas grandes conocidos, dijo Jethwa: «Estamos construyendo los modelos existentes y haciendo el ajuste fino basado en nuestra documentación». El sistema operativo utiliza la amplitud completa de LLMS disponibles comercialmente. Como Microsoft Shop, la organización utiliza modelos de aprendizaje automático Azure, herramientas basadas en Python y otras capacidades especializadas. Además: ChatGPT ya no es solo para chatear: ahora hará su trabajo para YouJethwa, el sistema operativo también explora asociaciones con organizaciones externas, como IBM y otros proveedores de tecnología, para generar soluciones colaborativas a los desafíos de datos. «Internamente, la forma principal de adoptar ese enfoque es acumularse lentamente y garantizar que el destino al que está tratando de dirigirse es posible, y no está desperdiciando recursos con una actividad infructuosa». 4. Piense en la comercialización que OS ha comenzado a construir y refinar sus modelos de base, ¿podrían ser utilizadas o vendidas estas tecnologías a otras organizaciones? La respuesta, dijo Jethwa, es posiblemente. Uno de los temas clave es Crown Copyright, una forma de derechos de autor que se aplica a los activos creados por los empleados del sector público del Reino Unido. «Creo que habrá oportunidades para que compartimos esos modelos de base en alguna etapa, pero el hecho de que están construidos en los derechos de autor de la corona significan que todavía estamos tratando de entender el impacto potencial de hacer eso externamente», dijo. «Hay desafíos allí en torno a regalar las joyas de la corona: estos activos son, literalmente, las joyas de copyright de la corona, por lo que tenemos que tener cuidado». Además: Microsoft está guardando millones con IA y designando miles de miles: ¿a dónde vamos desde aquí? Cuando el sistema operativo proporciona acceso abierto, Jethwa dijo que la organización las activos de la organización no deben ser recolectadas y monetizando sin producir los beneficios para los beneficios del Reinoel Al mismo tiempo, entregue tanto valor para el Reino Unido. Mantén un ojo en el futuro Jethwa dijo que el trabajo de su organización en modelos de base ha demostrado los beneficios de la IA generativa para abrir el acceso a una visión profunda. Hay un mapa y puedes decir: «Estoy interesado en esta área», y puedes acercarte y la IA preguntará: «¿Qué cosas específicas estás buscando?» Cuando dice ‘escuelas’, la IA preguntará qué tipos de escuelas, y tendrá ese diálogo de un lado a otro a través de la interfaz «. También: 5 trabajos de tecnología de nivel de entrada La IA ya está aumentando, según AmazonJethwa dijo que la clave para el éxito a largo plazo es utilizar API y datos para crear respuestas definitivas a las indicaciones de confianza utilizando fuentes de confianza, incluida la información combinada con fuentes externas». Ejemplo, no desea saber probablemente dónde están las escuelas «, dijo. «Desea saber dónde están las escuelas reales. La IA tiene que traducir una verdadera solicitud, volviendo a una fuente autorizada, que es el sistema operativo, y podemos extraer los datos y entregar la salida». Obtenga las principales historias de la mañana en su bandeja de entrada todos los días con nuestro boletín tecnológico hoy.