VentureBeat presenta: AI Unleashed: un evento ejecutivo exclusivo para líderes de datos empresariales. Establezca contactos y aprenda con pares de la industria. Obtenga más información Hoy, Snowflake, empresa de almacenamiento en la nube y datos como servicio con sede en Montana, anunció Cortex, un servicio totalmente administrado que incorpora el poder de los grandes modelos lingüísticos (LLM) a su nube de datos. Presentado en el evento anual Snowday de la compañía, Cortex ofrece a las empresas que utilizan la nube de datos Snowflake un conjunto de componentes básicos de IA, incluidos LLM de código abierto, para analizar datos y crear aplicaciones dirigidas a diferentes casos de uso específicos de negocios. «Con Snowflake Cortex, las empresas ahora pueden acceder a… grandes modelos de lenguaje en segundos, crear aplicaciones personalizadas basadas en LLM en cuestión de minutos y mantener la flexibilidad y el control sobre sus datos, mientras reimaginan cómo todos los usuarios aprovechan la IA generativa para ofrecer valor empresarial». dijo Sridhar Ramaswamy, vicepresidente senior de IA de Snowflake, en un comunicado. La oferta entra hoy en versión preliminar privada y viene con un conjunto de modelos de tareas específicas, diseñados para optimizar ciertas funciones dentro de la nube de datos. Snowflake también lo está utilizando para tres de sus herramientas de inteligencia artificial de generación: copiloto de Snowflake, búsqueda universal y Document AI. Evento AI Unleashed Una velada exclusiva de conocimientos y networking a la que solo se puede invitar, diseñada para altos ejecutivos empresariales que supervisan pilas de datos y estrategias. Más información Creación de aplicaciones LLM con Cortex Hoy en día, las empresas quieren adoptar la IA generativa, pero dadas las limitaciones asociadas con la tecnología (incluida la necesidad de talento en IA y la compleja gestión de la infraestructura de GPU), a muchas les resulta difícil llevar las aplicaciones a producción. Snowflake Cortex tiene como objetivo agilizar todo este proceso. El servicio proporciona a los usuarios un conjunto de funciones de IA de propósito general y especializadas sin servidor. Los usuarios pueden acceder a estas funciones con una llamada en código SQL o Python y comenzar su viaje hacia casos de uso funcionales de IA, todos ejecutándose en la infraestructura de costos optimizados de Cortex. Arquitectura Snowflake Cortex Las funciones especializadas aprovechan los modelos de lenguaje y aprendizaje automático (ML) para permitir a los usuarios acelerar tareas analíticas específicas a través de entradas de lenguaje natural. Por ejemplo, los modelos pueden extraer respuestas, resumir esa información o traducirla a otro idioma. En otros casos, pueden ayudar a construir un pronóstico basado en datos o detectar anomalías. Mientras tanto, las funciones de propósito general constituyen una opción más amplia que los desarrolladores pueden aprovechar. Cubren una variedad de modelos, desde LLM de código abierto como Llama 2 hasta los modelos propietarios de Snowflake, incluido el que convierte entradas de texto a SQL para consultar datos. Lo más importante es que estas funciones de propósito general también vienen con capacidades de búsqueda e incrustación de vectores que permiten a los usuarios contextualizar fácilmente las respuestas del modelo en función de sus datos y crear aplicaciones personalizadas dirigidas a diferentes casos de uso. Este aspecto se maneja con Streamlit en Snowflake. «Esto es fantástico para nuestros usuarios porque no tienen que hacer ningún aprovisionamiento», dijo en una rueda de prensa Ramaswamy, quien fundó Neeva, la empresa de inteligencia artificial que Snowflake adquirió hace unos meses. “Nosotros hacemos el aprovisionamiento y la implementación. Es como una API, similar a lo que ofrece OpenAI pero integrada dentro de Snowflake. Los datos no salen por ningún lado y vienen con el tipo de garantías que nuestros clientes quieren y exigen, que es que sus datos se mantengan siempre aislados. Nunca se entremezcla para ningún tipo de capacitación entre clientes. Es un entorno seguro y altamente competitivo”. Ramaswamy continuó enfatizando que la oferta no requiere una programación extensa. Los usuarios sólo tienen que operar en el entorno de SQL para hacer las cosas. En el frente de las aplicaciones, dijo que los usuarios pueden crear fácilmente chatbots conversacionales adaptados a sus conocimientos comerciales, como un copiloto capacitado específicamente en contenido de ayuda. Experiencias nativas de LLM respaldadas por Cortex Si bien Cortex acaba de ser anunciado para uso empresarial, Snowflake ya está utilizando el servicio para mejorar la funcionalidad de su plataforma con experiencias nativas de LLM. La compañía ha lanzado tres capacidades impulsadas por Cortex en vista previa privada: copiloto Snowflake, búsqueda universal y Document AI. El copiloto funciona como un asistente de conversación para los usuarios de la plataforma, permitiéndoles hacer preguntas sobre sus datos en texto sin formato, escribir consultas SQL contra conjuntos de datos relevantes, refinar consultas y filtrar información y más. Cuerdas de búsqueda universales en la funcionalidad de búsqueda impulsada por LLM para ayudar a los usuarios a encontrar y comenzar a obtener valor de los datos y aplicaciones más relevantes para sus casos de uso. Finalmente, Document AI ayuda a extraer información (como montos de facturas o términos contractuales) de documentos no estructurados alojados en la nube de datos de Snowflake. En particular, otros actores de la industria de datos también han creado capacidades similares, incluido Databricks, que recientemente presentó LakehouseIQ y es uno de los mayores competidores de Snowflake. Informatica y Dremio también han realizado sus respectivos LLM, permitiendo a las empresas gestionar sus datos o consultarlos a través de entradas de lenguaje natural. Más anuncios en Snowday 2023 Más allá de Cortex, Snowflake anunció que está avanzando en el soporte para Iceberg Tables, lo que permitirá a los usuarios eliminar silos y unir todos sus datos en la nube de datos, y agregar nuevas capacidades a su solución de gobernanza Horizon. Esto incluye monitoreo de la calidad de los datos, una nueva interfaz para comprender el linaje de los datos, clasificación mejorada de los datos y un centro de confianza para optimizar la seguridad entre nubes y el monitoreo del cumplimiento. Finalmente, la compañía también anunció el lanzamiento de un programa de financiación que pretende invertir hasta 100 millones de dólares en empresas emergentes en etapa inicial que creen aplicaciones nativas de Snowflake. El programa ha contado con el respaldo de su propia división de capital riesgo, así como de múltiples firmas de capital riesgo, incluidas Altimeter Capital, Amplify Partners, Anthos Capital, Coatue, ICONIQ Growth, IVP, Madrona, Menlo Ventures y Redpoint Ventures. La misión de VentureBeat es ser una plaza digital para que los tomadores de decisiones técnicas adquieran conocimientos sobre tecnología empresarial transformadora y realicen transacciones. Descubra nuestros Briefings.

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