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Es ist mittlerweile mehr oder weniger allgemein bekannt, dass die meisten Machine-Studying-Projekte es nicht in die Produktion schaffen und viele von denen, die es schaffen, ihr Versprechen nicht einhalten.
Wir sollten pauschale Behauptungen wie diese immer mit Vorsicht genießen, da genaue Statistiken schwer zu sammeln (und zu interpretieren) sind und einige der Organisationen, die sie verbreiten, ein Interesse daran haben, die Praktiker davon zu überzeugen ihre Die Lösung ist der Schlüssel zu allen Herausforderungen bei der KI-Integration, mit denen sie konfrontiert sind. Dennoch ist es schwer, so viele Stimmen – aus vielen verschiedenen Teilen unserer Gemeinschaft – zu ignorieren, die anerkennen, dass es schwieriger ist, die Vorteile dieser neuen Technologie zu nutzen, als es zunächst scheinen magazine.
Unsere wöchentlichen Highlights beleuchten die praktischen Aspekte der Auswahl, Einführung und optimalen Nutzung KI-gestützter Produkte und Arbeitsabläufe. Für das Drawback der Integration vielversprechender, aber dennoch komplexer Instruments in ein Unternehmen wird es nie eine allgemeingültige Lösung geben. Wir sind jedoch der Meinung, dass die Lektüre dieser Artikel das Gespräch auf nützlichere und pragmatischere Weise gestalten kann. Kommen wir zur Sache.
- Erarbeiten Sie Ihren Wettbewerbsvorteil mit KI
Welche Vorteile können Unternehmen Genau genommen mit KI ernten? Dr. Janna Lipenkova erweitert das mentale Modell, das Sie anwenden können, um intelligentere Design- und Produktentscheidungen zu treffen, die es Ihnen ermöglichen, den „Candy Spot“ für KI in Ihrem Unternehmen zu finden – und geht über die Automatisierung hinaus, um Raum für mehr Kreativität und Innovation zu schaffen. - Integration multimodaler Daten in ein großes Sprachmodell
Umair Ali Khan präsentiert eine detaillierte, praktische Einführung in einen hochmodernen Ansatz, der auf aktuellen Arbeiten zum kontextuellen Abruf aufbaut und es ermöglicht, nicht nur Textdaten, sondern auch visuelle Medien in Ihre RAG-Pipelines einzubeziehen. Von Belegen bis hin zu Diagrammen und Tabellen können ML-Workflows jetzt durch die Verwendung umfangreicherer, multimodaler Daten robuster werden.
- So wählen Sie die beste ML-Bereitstellungsstrategie aus: Cloud vs. Edge
„Mit zunehmender ML-Einführung steigt die Nachfrage nach skalierbaren und effizienten Bereitstellungsmethoden, doch die Einzelheiten bleiben oft unklar.“ Vincent Vandenbussche führt uns geduldig durch die verschiedenen Faktoren, die ML-Ingenieure berücksichtigen müssen, wenn sie sich für die beste Choice für ihre spezifischen Projekte und Anwendungsfälle entscheiden. - Eine exemplarische Vorgehensweise für Nvidias neueste multimodale LLM-Familie
Es ist zweifellos wichtig, über neue Entwicklungen in der KI auf dem Laufenden zu bleiben, aber die schnelle Geschwindigkeit, mit der neue Modelle und Instruments auf den Markt kommen, macht es vielbeschäftigten Datenexperten oft schwer, mitzuhalten. Mengliu ZhaoDie aktuelle Zusammenfassung bietet einen hilfreichen Überblick über die neue Suite multimodaler LLMs von NVIDIA und vergleicht deren Leistung mit anderen Modellen (sowohl kommerziell als auch Open Supply).