გაითვალისწინეთ, როდესაც Google- ის Bard- ის დარწმუნებული აცხადებს, რომ James Webb Space Telescope- ის პლატფორმა ჩვენი მზის სისტემის გარშემო პლატფორმაებს იღებს? ადრე, სანამ გაითვალისწინებთ რეალური მსოფლიოს მოვლენებს. ასეთი შეცდომები, როდესაც ფინანსური, ჯანმრთელობის, ან სამედიცინო სფეროებში გაკეთებული, მოდის დიდი ფასი. Generative AI არის ინტენსიური ტექნოლოგია. თუმცა, ერთ-ერთი ძირითადი მოვლენები მგრძნობიარეა საწარმოო განაცხადებში: AI "გოლუციანები", სადაც გენერატული მოდელები წარმოადგინოს არასწორი ან საინფორმაციო ინფორმაცია, სრული დარწმუნებული მიწოდება, და ღირებულება ხშირად შეუზღუდავი, როდესაც ისინი ხდება. Real Risks of AI Hallucinations in Business რეალური რისკები AI hallucinations ბიზნესში AI hallucinations არ არის მინიმალური უარყოფითი. ისინი შეიძლება იყოს სერიოზული ბიზნეს მოვლენები. მაგალითები მოიცავს კონფიდენციალურობის შეზღუდვა, თუ თქვენი chatbot გთავაზობთ არასწორი კონფიდენციალურობის რჩევები, ფინანსური დაზიანება არასწორი ინვესტიციული რჩევები, ან დაზიანება ბრენდის რეპუტაცია, რომელიც გამოწვეულია შეუზღუდავი განიხილება მომხმარებელს. ეს პრობლემა უფრო პოპულარულია, ვიდრე ბევრი აღიარებს. Meta გადაიხადე Galactica მოდელი მას შემდეგ, რაც წარმოუდგენელი ფსიქოლოგია. Microsoft- ის Sydney- ის ჩატიბოტი მსგავსი პრობლემა იყო, რაც ერთხელ შეუზღუდავი აღიარებს შიდა პრაქტიკების შესახებ. ეს ინტენსიები აჩვენებენ ოპერაციული რისკებს, რომლებიც მოიცავს გენერატული AI- ის გაფართოების გარეშე საკმარისი სტრუქტურა ან კონტროლი. მიუხედავად იმისა, რომ უახლესი მოდელები ნაკლებად გალიზინირებენ, ისინი ჯერ კიდევ გაქვთ, და უარყოფითად, ისინი ხშირად გაქვთ უფრო სინამდვილე გზა ახლა, ვიდრე ადრე, თავიდან ავიცილოთ დეტალაცია. Why Current Prompt Engineering Methods Fall Short რატომ ამჟამად ამჟამად ამჟამად ამჟამად ამჟამად ამჟამად ამჟამად ამჟამად ამჟამად ამჟამად პირველი ფაქტორი არის დამოკიდებულება არ სტრუქტურული შეტყობინებები და ცუდი სისტემის შეტყობინებები, სადაც გენერატული AI მოდელები მიიღებენ შეუზღუდავი შეტყობინებები და გაქვთ მნიშვნელობა დამოკიდებულება. მეორე, მოდელები ხშირად არ აქვს ნათელი შეზღუდვა, რომელიც იწვევს შეუზღუდავი და შეუზღუდავი პასუხები. 3. ტრადიციული სწრაფი ინჟინერების მეთოდები ცუდი არიან. მაშინაც კი მცირე ცვლილებები შეიძლება გამოიწვიოს შეუზღუდავი და ძვირადღირებული შეცდომები. მრავალი კომპანიები მუდმივად ინვესტიციონ "პუნქციონალური" ტექსტური მოთხოვნილებების შექმნელად. ეს ხელმისაწვდომი და არ არის საიმედო. ეს იწვევს მუდმივი გადახდის და გადახდის ციკლი, რესურსების გაქირავება და განვითარების დრო გაზრდის. Structured Prompting as a Reliable Solution Structured Prompting როგორც საიმედო გადაწყვეტილება უფრო ეფექტური ხელმისაწვდომობა მოიცავს სტრუქტურული შეტყობინება. BoundaryML- ის AI Modeling Language (BAML) უზრუნველყოფს გზა, რათა წარმოადგინოთ მუდმივი და პროგნოზირებული AI outputs. იგი გადარჩენა უარყოფითი შეტყობინებები ჩვეულებრივი ფუნქციები და ექსკლუზიური შეტყობინებები და შეტყობინებები, მნიშვნელოვანია შეამციროს შეზღუდვა. BAML გააკეთებს ეს, მეშვეობით schema-aligned ანალიზი. ეს მეთოდი უზრუნველყოფს AI outputs მკაცრი შეესაბამება დაწყებული ფორმატები. როდესაც AI განსხვავდება მოთხოვნებს, შეცდომა დაუყოვნებლივ გახდება ნათელი და ხელმისაწვდომი. ეს სტრუქტურა საშუალებას გაძლევთ სწრაფად გადახდის და მნიშვნელოვნად გაუმჯობესებს საიმედოობის. How Structured AI Reduces Operational Costs How Structured AI Reduces ოპერაციული ღირებულება Structured prompting შეამციროს ფინანსური რისკები, რომელიც დაკავშირებულია გენერატული AI. თითოეული ჰოლუზიანაცია შეიძლება დაწყოს ღირებულ debugging პროცესები, მოითხოვოს განვითარების მოდელები გადაიხადოს მოდელები ან გადაიხადოს მთელი prompt sets. BAML- ს როგორიცაა სტრუქტურული მეთოდები, ბიზნესები შეუძლიათ შეამციროს ღირებულების განახლება, რათა სწორი outputs ადრე წარმოადგინოს. აქ არის მოკლე ვიდეო, თუ როგორ შეიცავს BAML- ს უახლესი პროექტში: https://www.youtube.com/watch?v=TYSTlkMGXWs&embedable=true BAML- ის მიღების კომპანიები შეუზღუდავი შეამციროს AI- ს დაკავშირებული შეცდომებს, გაუმჯობესდა კონფიდენციალურობის მეტრიკები და შეუზღუდავი ღირებულება შეუზღუდავი. Building Trustworthy and Scalable AI Systems შექმნა Trustworthy და Scalable AI სისტემები უპირატესობრივი ღირებულების შეზღუდვა გარდა, სტრუქტურული ხელმისაწვდომობა უზრუნველყოფს სხვა მნიშვნელოვანი ბიზნეს უპირატესობები. BAML- ის გამოყენებით წარმოებული outputs შეიძლება სტანდარტულად ტესტირება, რათა უზრუნველყოს ნათელი მიმოხილვა პოტენციური პრობლემები, სანამ განაყენება. გრაფიკები უზრუნველყოფს AI ოპერაციების მიმოხილვა, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გუნდებს უფრო სწრაფად და უფრო სიზუსტით დააყენოთ პრობლემები. განიხილეთ, თუ როგორ უნდა გააკეთოთ, თუ როგორ უნდა გააკეთოთ, თუ როგორ უნდა გააკეთოთ, და თუ როგორ უნდა გააკეთოთ. ბოლო, და ყველაზე მნიშვნელოვანია, სტრუქტურული მოთხოვნა უზრუნველყოფს საწარმოო განაცხადებს და ოპერაციებს, რაც ყველა კომპანიებში, განსაკუთრებით რეგულარული ინდუსტრიებში, როგორიცაა ფინანსები ან ჯანმრთელობა, მნიშვნელოვანია. Practical Recommendations for Executives and Founders პრაქტიკული რეკომენდაციები მენეჯმენტებს და დაარსებელს გამოცდილი ბიზნესის მენეჯერი იცით, თუ მნიშვნელოვანია სტაბილური, გაფართოებული ინფრასტრუქტურა. AI- ის გაფართოების მიზნით ოპერაციების მარტივება უნდა იყოს, არ არის ეს რთული. მიუხედავად იმისა, რომ ახალი ინტივაცია დარეგისტრირდება, ან AI- ის ინტეგრირება არსებული გარემოში, სტრუქტურული მოთხოვნა შეამციროს ოპერაციული რისკებს და თქვენი AI პროექტებს პირდაპირი შეესაბამებს შეზღუდული შედეგებს. ეს მნიშვნელოვანია დაარსებელს და მენეჯმენტებს, რომლებიც უკვე გამოცდილი ოპერაციული კაბები, რომლებიც შეიძლება შეუზღუდავი ზრდის, განსაკუთრებით დიდი საწარმოში, რეგულარული ბაზარზე, როგორიცაა ჯანმრთელობა, ფინანსები, ან სამართლიანი. Take Action: Transition to Structured AI Prompting გაკეთება: გადაზიდვა სტრუქტურული AI Prompting მუდმივი დამოკიდებულება ტრადიციული მუდმივი ინჟინერი შეიცავს თავიდან ავიცილოთ ოპერაციული რისკები. ახლა არის დრო, რომ ძირითადად შეამოწმოთ თქვენი მიმდინარე AI სამუშაო ფართობი და იპოვოთ პოტენციური შეუზღუდავი ტერიტორიები. სტრუქტურული AI- ის მოითხოვების მეთოდები, როგორიცაა BAML, უპირატესობრივი გზა. მათ საშუალებას გაძლევთ თქვენი ბიზნესის იღებს გენერატული AI- ს უსაფრთხოდ, შეუზღუდავი შედეგებს, ვიდრე თავიდან ავიცილოთ შეცდომებს. ... ... ... Nick Talwar არის CTO, ex-Microsoft და hands-on AI ინჟინერი, რომელიც მხარს უჭერს მენეჯმენტებს AI- ის აღდგენა. მან გაუზიარებს მიმოხილვა AI-first სტრატეგიებს ქვემოთ ხაზის ეფექტი. → მისი უახლესი მიმოხილვა. შეამოწმეთ მას LinkedIn- ში → გთხოვთ გაგზავნოთ პირდაპირი სტატიები თქვენი Inbox- ში. Subscribe to მისი უფასო Substack → გააუმჯობესოს თქვენი ორგანიზაციის ტრანსპორტირება. გაერთიანეთ AI სტრატეგიის პროგრამით

Newsletter

ეს აუდიო დამზადებულია სიუჟეტის ორიგინალურ ენაზე!

AI ჰოლუზიანები იღებენ ბიზნესები მილიონი: რა BAML იძლევა მათ თავიდან ავიცილოთ

About Author

კომენტარები

დაკიდეთ ტეგები

ეს სტატია იყო წარმოდგენილი

Related Stories

Karma: Love on the Blockchain and the Gamification of Helping Others

“Dulcedo is a people-first company and all about relationship-building.” says Karim Leduc, CEO

Karl Ludwig Sand: Murder in the 1800s by Alexandre Dumas - Table of Links

Media Moves: Katy Koob Joins Dastan to Drive Decentralized Growth

Karma: Love on the Blockchain and the Gamification of Helping Others

“Dulcedo is a people-first company and all about relationship-building.” says Karim Leduc, CEO

Karl Ludwig Sand: Murder in the 1800s by Alexandre Dumas - Table of Links

Media Moves: Katy Koob Joins Dastan to Drive Decentralized Growth

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps