Điều hướng Điểm uốn AI Tạo sinh
Tám mươi phần trăm doanh nghiệp sẽ sử dụng AI tạo sinh vào năm 2026,1 và tổ chức của bạn—giống như nhiều tổ chức khác—có thể sẽ chạy đua để nắm bắt giá trị và cơ hội bằng cách sử dụng công nghệ mới nổi này. Trọng tâm của bất kỳ sáng kiến AI nào chính là mô hình, Các tổ chức doanh nghiệp cần nhanh chóng và tiết kiệm chi phí cho phép các khả năng AI cụ thể độc đáo cho doanh nghiệp của họ.
Ngày nay, các tổ chức doanh nghiệp dựa vào hai phương pháp chính để cho phép các khả năng AI tạo sinh tùy chỉnh. Họ có thể chọn tinh chỉnh mô hình nền tảng đa năng thông qua đào tạo thêm. Hoặc họ có thể triển khai một kỹ thuật được gọi là tạo tăng cường truy xuất (RAG) giúp tạo ra các đầu ra tùy chỉnh bằng cách kết nối các mô hình cơ bản với các tập dữ liệu cụ thể.
Tạo tăng cường truy xuất so với tinh chỉnh mô hình
Cả RAG và tinh chỉnh đều đẩy nhanh quá trình đạt được các khả năng AI tùy chỉnh, nhưng chúng thực hiện điều đó theo những cách khác nhau.
Trong phương pháp tinh chỉnh, các tổ chức tinh chỉnh các mô hình có sẵn bằng cách sử dụng bộ dữ liệu độc đáo của họ. Mô hình nền tảng cung cấp điểm khởi đầu, có nghĩa là nhóm của bạn không cần lượng lớn thời gian và dữ liệu cần thiết để xây dựng từ đầu. Nhu cầu xử lý tinh chỉnh ít căng thẳng hơn so với đào tạo từ đầu, do đó, bạn có thể không cần tính toán nặng (như cụm GPU) để tinh chỉnh mô hình nền tảng đã chọn.
Mặt khác, RAG kết nối các mô hình với dữ liệu có liên quan từ cơ sở dữ liệu độc quyền của riêng bạn để thu thập và phân tích thông tin mới nhất, cụ thể theo từng tổ chức. Bối cảnh bổ sung này cung cấp thông tin cho đầu ra cuối cùng và giống như quá trình tinh chỉnh, sẽ dẫn đến những kết quả rất cụ thể mà các tổ chức doanh nghiệp cần. Điều quan trọng là mô hình này không được tinh chỉnh hoặc đào tạo thêm theo mẫu RAG. Thay vào đó, nó được kết nối với các cơ sở kiến thức cần thiết thông qua cơ chế truy xuất.
Cả hai cách tiếp cận đều mang lại những lợi thế riêng biệt. Việc triển khai dựa trên RAG hiệu quả cao có thể đạt được với phần cứng tinh gọn hơn so với tinh chỉnh. RAG cũng làm giảm nguy cơ ảo giác, có thể cung cấp nguồn cho các đầu ra của mình để cải thiện khả năng giải thích và mang lại lợi ích bảo mật vì thông tin nhạy cảm có thể được lưu giữ an toàn trong cơ sở dữ liệu riêng tư.
Điều quan trọng cần nhớ là những cách tiếp cận này cũng có thể được sử dụng cùng nhau. Để biết thêm thông tin về RAG, hãy xem các hướng dẫn sau:
- RAG là gì?: Tìm hiểu cách RAG hoạt động và khám phá các yếu tố thiết yếu của việc triển khai RAG.
- Cách triển khai RAG: Nhận hướng dẫn từng bước về cách áp dụng phương pháp RAG, bao gồm các mẹo để tạo cơ sở kiến thức.
Khám phá các mô hình nền tảng phổ biến
Cả RAG và tinh chỉnh mô hình đều dựa vào các mô hình nền tảng như các yếu tố trung tâm. Mặc dù ngày càng có nhiều mô hình nền tảng có sẵn dành cho doanh nghiệp của bạn, nhưng sáu mô hình này đại diện cho một số dịch vụ mạnh mẽ và phổ biến nhất đang được sử dụng hiện nay
- Falcon LLM của Viện Đổi mới Công nghệ (TII)
- MosaicML MPT
- Hugging Face BLOOM
- Stable Diffusion của Stability AI
- Dolly của Databricks
- Llama 3 của Meta AI
- Mô hình AI Mistral
Bằng cách xây dựng giải pháp AI tạo sinh cho doanh nghiệp của bạn dựa trên các mô hình cơ bản này, bạn có thể cải thiện đáng kể thời gian tạo ra giá trị cho khoản đầu tư AI của tổ chức mình.
Tất nhiên, việc chọn mô hình là một quá trình phức tạp phụ thuộc rất nhiều vào nhu cầu và thực tế kinh doanh của bạn. Thử nghiệm thực tế là một trong những cách tốt nhất để làm quen với những sản phẩm có sẵn này. Cả sáu mô hình này đều có sẵn để nhóm của bạn đánh giá thông qua Đám mây dành cho Nhà phát triển Intel® Tiber™.
Đề xuất Phần cứng
Nhìn chung, việc tùy chỉnh một mô hình có sẵn đòi hỏi ít năng lượng tính toán hơn so với việc đào tạo một mô hình từ đầu. Tùy thuộc vào nhu cầu, bạn có thể chạy khối lượng công việc cần thiết thông qua phần cứng thông dụng mà tổ chức của bạn đang sở hữu. Hoặc bạn có thể lựa chọn phần cứng AI chuyên dụng để xử lý khối lượng công việc đòi hỏi khắt khe hơn. Trong trường hợp RAG, bạn có thể sẽ phải lựa chọn giữa các loại phần cứng dựa trên yêu cầu về thông lượng và độ trễ. Intel cung cấp phần cứng AI tăng tốc cho toàn bộ nhu cầu tùy chỉnh:
- Tinh chỉnh AI chuyên dụng, quy mô lớn (< 1T tham số) và RAG thông lượng cao, độ trễ thấp: Bộ gia tốc AI Intel® Gaudi®
- Tinh chỉnh mục đích chung (< 10B tham số) và các ứng dụng RAG chung: Bộ xử lý Intel® Xeon® có công cụ AI tích hợp
Khi triển khai các mô hình được tinh chỉnh, bộ xử lý Intel® Xeon® mới nhất và bộ gia tốc AI Intel® Gaudi® cung cấp nền tảng triển khai được tối ưu hóa, cho phép suy luận hiệu quả về mặt chi phí.
Bạn và nhóm của mình có thể kiểm tra hiệu năng trên toàn bộ chuỗi quy trình AI trên nhiều loại phần cứng thông qua Đám mây dành cho Nhà phát triển Intel® Tiber™.
Các công cụ phần mềm
Trong cả hai phương pháp tùy chỉnh, các công cụ phần mềm và tài nguyên phát triển đóng vai trò không thể thiếu trong quá trình phát triển và triển khai. Nếu không có các công cụ phù hợp, bạn có thể phải mất nhiều thời gian phát triển và đau đầu trong quá trình triển khai, đặc biệt là khi phải xử lý nhiều phần cứng không đồng nhất.
Để giúp giải quyết những thách thức này, Intel cung cấp danh mục phát triển toàn diện cho AI. Bộ sưu tập tài nguyên và công cụ của chúng tôi có thể giúp bạn xây dựng, mở rộng quy mô và triển khai AI tạo ra kết quả tối ưu.
Ví dụ, thư viện PyTorch được tối ưu hóa của chúng tôi cho phép bạn tận dụng các phần cứng và phần mềm Intel® mới nhất dành cho PyTorch chỉ với một vài dòng mã.
Khi theo đuổi tùy chỉnh thông qua phương pháp RAG, các khung RAG tích hợp như LangChain, LLamaIndex và fastRAG của IntelLab có thể hợp lý hóa và đẩy nhanh nỗ lực của bạn. Các khung RAG cho phép bạn tích hợp chuỗi công cụ AI trên toàn bộ chuỗi quy trình và cung cấp cho bạn các giải pháp dựa trên mẫu cho các trường hợp sử dụng thực tế.
Intel cung cấp các giải pháp tối ưu hóa giúp tối đa hóa hiệu năng chuỗi quy trình tổng thể trên phần cứng Intel®. Ví dụ, fastRAG tích hợp Intel® Extension for PyTorch và Optimum Habana để tối ưu hóa các ứng dụng RAG trên bộ xử lý Intel® Xeon® và bộ gia tốc AI Intel® Gaudi®.
Trong khi đó, bộ dụng cụ OpenVINO™ đóng vai trò không thể thiếu trong việc triển khai. Đây là bộ dụng cụ nguồn mở giúp tăng tốc suy luận AI với độ trễ thấp hơn và thông lượng cao hơn trong khi vẫn duy trì độ chính xác, giảm dấu chân mô hình và tối ưu hóa việc sử dụng phần cứng. Bộ dụng cụ này hợp lý hóa quá trình phát triển AI và tích hợp học sâu vào AI tạo sinh cũng như thị giác máy tính và mô hình ngôn ngữ lớn.
Đối với các ứng dụng RAG, chúng tôi cung cấp một số thư viện tối ưu hóa để giúp bạn tối đa hóa suy luận LLM trên tài nguyên phần cứng của mình. Thư viện Intel® oneAPI của chúng tôi cung cấp các tối ưu hóa cấp thấp cho các khung AI phổ biến, bao gồm PyTorch và TensorFlow, cho phép bạn sử dụng các công cụ nguồn mở quen thuộc được tối ưu hóa trên phần cứng Intel®.
Bạn có thể dùng thử các tài nguyên phần mềm Intel® được nêu bật trong bài viết này—và nhiều bài viết khác—thông qua Đám mây dành cho Nhà phát triển Intel® Tiber™.
Bạn cũng có thể tham khảo trang phát triển AI tạo sinh của chúng tôi để biết bộ sưu tập tài nguyên hỗ trợ được tuyển chọn cho các dự án AI tạo sinh của bạn.
Vạch ra Lộ trình Đơn giản hơn cho AI Doanh nghiệp
Khi bạn phát triển sáng kiến AI tạo sinh của mình từ tùy chỉnh mô hình và chứng minh khái niệm đến triển khai, bạn có thể tối ưu hóa hiệu quả và đẩy nhanh quá trình đổi mới bằng các công nghệ và công cụ từ Intel và hệ sinh thái đối tác toàn cầu của chúng tôi.
Bằng cách chọn Intel cho nền tảng AI của mình, bạn có thể tối đa hóa giá trị của cơ sở hạ tầng hiện có đồng thời đảm bảo tình trạng mở và khả năng tương tác cần thiết để duy trì thành công trong tương lai. Việc đầu tư vào độ tin cậy và khả năng quản lý của chúng tôi giúp mang lại các hoạt động AI mượt mà và đơn giản hơn trên toàn bộ chuỗi quy trình. Nền tảng mở và phần cứng hiệu năng cao, TCO thấp của chúng tôi cho phép triển khai linh hoạt, hiệu quả mà bạn cần để kích hoạt AI tạo sinh ở quy mô lớn.
Là một phần của Nền tảng mở Linux Foundation dành cho AI doanh nghiệp, chúng tôi đang nỗ lực phát triển một khuôn khổ điều phối hệ sinh thái tích hợp hiệu quả các công nghệ và quy trình làm việc AI tạo sinh, cho phép áp dụng nhanh hơn và nâng cao giá trị kinh doanh thông qua phát triển cộng tác. Những đóng góp hiện tại của chúng tôi bao gồm một bộ kiến trúc AI tạo sinh có thể giúp đẩy nhanh sáng kiến của bạn:
- Một chatbot về bộ xử lý Intel® Xeon có thể mở rộng và bộ gia tốc AI Intel® Gaudi®
- Tóm tắt tài liệu bằng Bộ gia tốc AI Intel® Gaudi®
- Trả lời câu hỏi trực quan (VQA) trên Bộ gia tốc AI Intel® Gaudi®
- Một copilot được thiết kế để tạo mã trong Visual Studio Code trên Bộ gia tốc AI Intel® Gaudi®
Bắt đầu Tùy chỉnh các Mô hình AI Tạo sinh trên Intel ngay hôm nay
AI Tạo sinh được kỳ vọng sẽ mang đến sự đột phá lớn cho các tổ chức doanh nghiệp ở hầu hết mọi ngành công nghiệp, từ sản xuất đến chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, v.v.
Khi bạn tìm cách kích hoạt các khả năng AI độc đáo cần thiết cho tổ chức và các ứng dụng AI của mình, tinh chỉnh và RAG sẽ cung cấp những con đường tuyệt vời để đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và thu được ROI. Bằng cách sử dụng các mô hình nền tảng hàng đầu hiện nay kết hợp với danh mục Intel® AI chuyên dụng, bạn có thể đơn giản hóa, hợp lý hóa và đẩy nhanh thành công của AI tạo sinh cho tổ chức của mình.
Nhận thêm thông tin chi tiết về AI
Khai thác Năng lượng của AI Tạo sinh
Nhận thêm các đề xuất về phần cứng và phần mềm để hỗ trợ AI tạo sinh trong toàn bộ chuỗi quy trình.
Đọc ngay
Các Giải pháp AI Intel®
Khám phá danh mục AI toàn diện của chúng tôi, bao gồm các giải pháp cho biên, trung tâm dữ liệu, đám mây, máy tính cá nhân AI và các công cụ phần mềm đầu cuối.
Xem ngay