Ориентируясь в постоянно меняющемся ландшафте генеративного искусственного интеллекта

В быстро меняющемся технологическом ландшафте растёт внедрение инструментов на основе генеративного ИИ . Согласно июньскому отчёту Productboard, 9 из 10 компаний с венчурным капиталом планируют внедрить генеративный ИИ в свои продукты. Более того, почти две трети этих компаний планируют внедрить эту технологию до конца года.

Этот всплеск интереса происходит на фоне последних разработок и проблем, с которыми сталкивается OpenAI, ведущий игрок в этой области. Поскольку предприятия рассматривают возможность использования инструментов OpenAI, диверсификация их портфелей решений в области ИИ стала предметом обсуждения.

Диверсификация портфелей ИИ

Предприятия пересматривают свою зависимость от одного поставщика ИИ в свете растущего рынка и опасений по поводу стабильности работы с поставщиками. Диверсификация портфелей ИИ-решений может стать стратегическим шагом для хеджирования инвестиций в развивающиеся технологии. Чтобы помочь ИТ-директорам принимать обоснованные решения, мы представляем руководство по основным игрокам и их предложениям в сфере генеративного ИИ.

Amazon

Фундаментальные модели: Титан

Платформа: Bedrock

Инструменты: CodeWhisperer, Amazon Q

Платформа Amazon Bedrock предлагает компаниям гибкий выбор из ряда базовых моделей, включая семейство Titan от AWS. Пользователи могут использовать эти модели «как есть» или настраивать их с использованием собственных данных. Amazon Q, в настоящее время находящийся в стадии предварительной версии, — это интерактивный помощник на базе искусственного интеллекта, доступный через CodeWhisperer. Он помогает в таких задачах, как объяснение кода, обновление приложений, отладка и оптимизация.

Контекст: AWS может похвастаться растущим рынком базовых моделей, включая проприетарные и сторонние решения, что делает компанию серьезным игроком на рынке генеративного ИИ.

Антропический

Основополагающие модели: Клод, Клод 2

Инструменты: Claude.ai (бесплатный и платный варианты), Claude 2.1 (API)

Компания Anthropic, основанная бывшими сотрудниками OpenAI, вышла на рынок генеративного ИИ в рамках стратегии Google в области искусственного интеллекта. Claude 2, выпущенный в июле 2023 года, отлично справляется с творческими и литературными задачами, а также с написанием кода. Инвестиции Amazon в Anthropic в размере 4 миллиардов долларов ещё больше укрепляют её позиции как перспективного игрока в этой области.

GitHub

Фундаментальные модели: Кодекс OpenAI, GPT-4

Инструмент: Второй пилот Бизнес

Copilot от GitHub для бизнеса разработан для ускорения разработки кода. Этот ИИ-помощник для кодирования легко интегрируется с редакторами кода, предлагает многострочные подсказки функций, управляет политиками и включает в себя функции чата на основе OpenAI GPT-4. Быстрое внедрение инструмента среди разработчиков подтверждает его полезность.

GitLab 

Базовые модели: Vertex AI, Anthropic Claude 2, Vertex AI Codey (обеспечивает работу чата)

Инструмент: набор GitLab Duo, включая Duo Chat и Duo Code

GitLab в сотрудничестве с Google Cloud предоставляет доступ к настраиваемым базовым моделям Vertex AI. Набор инструментов Duo помогает разработчикам объяснять код, предлагать варианты тестирования, упрощать код и даже генерировать его с нуля. Важно отметить, что он не использует проприетарный код клиента в качестве обучающих данных.

Google

Базовые модели: BERT, LaMDA, PaLM 2

Платформа: Vertex AI, Студия генеративного ИИ

Инструменты: Бард, Дуэт ИИ

Vertex AI от Google служит торговой площадкой для предприятий, где они могут выбирать базовые модели и инструменты, соответствующие их потребностям. Duet AI и Bard отлично справляются с различными задачами, от составления электронных писем до помощи в программировании, уважая при этом конфиденциальность пользователей иdentконтента.

Мета

Базовые модели: Llama 2, Code Llama, SeamlessM4T

Приверженность Meta принципам открытого исходного кодаdent выпуском LLM-программ для исследовательских целей. SeamlessM4T, новая базовая модель, специализируется на переводе и транскрипции, а Code Llama фокусируется на генерации кода, ориентируясь на широкий круг пользователей.

Microsoft

Фундаментальные модели: внутренние и OpenAI

Платформа: Azure AI Machine Learning Studio, служба Azure OpenAI

Инструменты: Copilot, Bing Chat Enterprise

Тесное партнёрство Microsoft с OpenAI делает компанию лидером в области генеративного ИИ. Azure предлагает различные базовые модели, в том числе Stability AI и Meta. Кроме того, Bing Chat Enterprise, работающий на основе технологий OpenAI, улучшает коммуникацию и производительность.

OpenAI

Базовые модели: GPT-3.5, GPT-4

Инструмент: ChatGPT Enterprise

Платформа ChatGPT Enterprise от OpenAI, основанная на её базовых моделях, привлекла внимание правительств, компаний и заинтересованных сторон. Несмотря на сложности с регулированием, OpenAI остаётся в авангарде разработки генеративного ИИ.

Институт технологических инноваций

Фундаментальные модели: Сокол

Модель Falcon Института технологических инноваций, доступная с различными размерами параметров, выделяется обширными тренировочными данными. Эта модель с 180 миллиардами параметров превосходно справляется с рассуждениями и кодированием, соперничая с такими гигантами отрасли, как Meta и Google.

Writesonic

Фундаментальные модели: GPT-4

Инструмент: Chatsonic

Chatsonic от Writesonic с интеграцией данных в режиме реального времени пользуется популярностью у корпоративных клиентов, таких как Marriott и PwC. Сервис предлагает широкий спектр подсказок и подходит для различных сценариев использования, позиционируя себя как жизнеспособную альтернативу ChatGPT.

Писатель

Основополагающие модели: Пальмира

Инструмент: API Writer

Семейство LLM Writer's Palmyra, прошедших обучение на обширном материале по формальному и деловому письму, уделяет первостепенное внимание безопасности и соблюдению отраслевых норм. Прозрачный подход позволяет пользователям проверять код, данные и весовые коэффициенты моделей,tracтаких корпоративных клиентов, как L'Oreal и Deloitte.

По мере того, как ИТ-директора ориентируются в меняющемся ландшафте генеративного ИИ, становится очевидным, что рынок процветает благодаря инновациям и конкуренции. Диверсификация портфелей решений в области ИИ и тщательная оценка предложений этих основных игроков будут иметь решающее значение для раскрытия потенциала этой преобразующей технологии и снижения рисков.