Ключевые выводы из исследования
Развитие обучения глубоких нейронных сетей (DNN) стало возможным благодаря появлению крупных языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ. Эффективность этих моделей возрастает с увеличением их размера, что поддерживается развитием технологий GPU и фреймворков, таких как PyTorch и TensorFlow.
Как это улучшает бизнес и реальную жизнь
Эти достижения позволяют компаниям более эффективно обучать модели, что в свою очередь улучшает качество продуктов и услуг. Например, использование AxoNN для обучения больших моделей может привести к более точным прогнозам и рекомендациям, что повышает удовлетворенность клиентов и увеличивает доходы.
Рекомендации по внедрению
- Идентификация процессов: Определите процессы, которые могут быть автоматизированы с помощью ИИ.
- Анализ взаимодействий с клиентами: Найдите моменты, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
- Установление ключевых показателей эффективности (KPI): Определите KPI для измерения влияния ИИ на бизнес.
- Выбор инструментов: Подберите настраиваемые инструменты, соответствующие вашим целям.
- Постепенное внедрение: Начните с небольшого проекта, оцените его эффективность и постепенно расширяйте использование ИИ.
Заключение
Использование AxoNN и других технологий ИИ может значительно улучшить бизнес-процессы, повысить производительность и обеспечить конкурентные преимущества. Если вам нужна помощь в управлении ИИ в вашем бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
