IBM недавно запустила новый «легкий движок» для своего сервиса WatsonX.ai. Хотя он в первую очередь нацелен на «предприятие», он может служить в качестве трамплина для безопасного внутреннего развертывания генеративного ИИ для малого бизнеса, стремящегося к масштабированию, или для компаний среднего размера в растущих отраслях, таких как финтех.

Рынок генеративного ИИ, бесспорно, является основным катализатором роста доходов технологического сектора в первой половине 2024 года. Всего десять лет назад мало кто мог предсказать истинный размер и масштаб сектора, во многом обусловленный взрывной популярностью крупных языковых моделей, таких как ChatGPT от OpenAI и Claude от Anthropic.

Генеративный ИИ в финансовых услугах

До запуска ChatGPT эксперты в области искусственного интеллекта и финансов широко отмечали, что крупные языковые модели, такие как GPT-3, просто недостаточно надежны и точны для использования в сфере финансов или где-либо еще, где нет права на ошибку.

Несмотря на достижения в этой области с момента выхода ChatGPT в 2023 году, та же поговорка остается верной: модели ИИ, обученные для общего использования на общедоступных данных, столь же непредсказуемы, как и информация, на которой они обучены. Для того чтобы генеративная модель ИИ была чем-то большим, чем просто чат-бот, который может выполнять некоторые функции кодирования, модели должны быть специализированными.

Например, JP Morgan Chase недавно приобрел корпоративный доступ к OpenAI ChatGPT для всех своих 60 000 сотрудников, что включает в себя тонкую настройку внутренних данных и индивидуальные защитные ограждения. Очевидно, что даже сфера финансовых услуг запрыгивает в поезд генеративного ИИ.

Помимо чат-ботов

Хотя многие популярные общедоступные службы ИИ, такие как ChatGPT, предлагают варианты корпоративного уровня, они, как правило, полностью основаны на облаке. В отраслях, где нормативные и фидуциарные обязанности требуют изоляции определенных типов данных от возможности внешнего манипулирования, таких как финтех и финансовые услуги, облачные решения ИИ могут не соответствовать требованиям безопасности.

WatsonX.ai от IBM работает как с облачными, так и с локальными решениями, а благодаря дополнению Lightweight Engine модели можно запускать и развертывать на месте, занимая меньше места.

Cointelegraph задал IBM вопрос о приложениях сервиса, и Савио Родригес, вице-президент компании по проектированию экосистемы и защите интересов разработчиков, рассказал нам:

«По мере того, как предприятия добавляют локальные решения, им нужна максимально легкая платформа для корпоративного развертывания и запуска сценариев использования генеративного ИИ, чтобы не тратить зря процессоры или графические процессоры. Вот тут-то и пригодится облегченный движок watsonx.ai, позволяющий независимым поставщикам ПО и разработчикам масштабировать корпоративные решения GenAI, оптимизируя при этом затраты».

В финтехе и других быстрорастущих отраслях, таких как майнинг, блокчейн и криптокредитование, где внешние решения на основе ИИ могут не отвечать всем потребностям компании в области безопасности, гибкость облачного и локального решения может стать решающим фактором при выборе между разработкой и развертыванием моделей внутри компании или подпиской на решение другой компании.

Однако существует ряд конкурирующих сервисов, среди которых компании Microsoft, Google и Amazon, а также стартапы, занимающиеся разработкой индивидуальных решений на основе искусственного интеллекта, предоставляющих аналогичные услуги.

Хотя прямое сравнение сервисов выходит за рамки этой статьи, IBM's Lightweight Engine, похоже, оправдывает свое название. Его уменьшенная площадь и повышенная эффективность достигаются ценой отказа от некоторых функций, доступных только в версии с полным весом.

По теме: Apple использовала чипы Google для обучения своего искусственного интеллекта — что остается Nvidia?