Amdocs, NVIDIA и Microsoft Azure разрабатывают индивидуальные LLM-модели для телекоммуникационных компаний.

Amdocs, NVIDIA и Microsoft Azure создают индивидуальные LLM-решения для телекоммуникационных компаний. Это означает более эффективное и гибкое управление данными, повышение качества обслуживания и улучшение пользовательского опыта. Прогресс в действии!

 Amdocs, NVIDIA и Microsoft Azure разрабатывают индивидуальные LLM-модели для телекоммуникационных компаний.

Amdocs, NVIDIA и Microsoft Azure создают индивидуальные LLM для телекоммуникационных компаний

Партнерство Amdocs с NVIDIA и Microsoft Azure направлено на создание индивидуальных моделей обработки естественного языка (LLM) для глобальной телекоммуникационной индустрии, оцениваемой в 1,7 трлн долларов.

Amdocs сотрудничает с NVIDIA и Microsoft Azure для разработки индивидуальных моделей обработки естественного языка (LLM) для глобальной телекоммуникационной индустрии, оцениваемой в 1,7 трлн долларов.

Используя мощь AI-фабрики NVIDIA на платформе Microsoft Azure, Amdocs стремится удовлетворить растущий спрос на обработку и анализ данных в секторе телекоммуникаций.

Телекоммуникационная индустрия ежедневно обрабатывает сотни петабайт данных. С ожиданием превышения глобального объема данных 180 зеттабайт до 2025 года, операторы связи обращаются к генеративному искусственному интеллекту для повышения эффективности и производительности.

AI-фабрика NVIDIA, включающая модели AI Foundation, фреймворк NeMo и AI-суперкомпьютер DGX Cloud, предоставляет комплексное решение для создания и оптимизации индивидуальных моделей генеративного ИИ.

Amdocs будет использовать AI-фабрику для разработки LLM высокого уровня для телекоммуникационной и медиа-индустрий, облегчая внедрение генеративного ИИ в различных сферах бизнеса.

Это сотрудничество продолжает существующее партнерство Amdocs и Microsoft, обеспечивая принятие приложений в безопасных и надежных средах как на месте, так и в облаке.

Предприятия все больше сосредотачиваются на создании индивидуальных моделей для выполнения задач, специфичных для отрасли. Amdocs обслуживает более 350 ведущих телекоммуникационных и медиа-компаний в 90 странах. Это партнерство с NVIDIA открывает возможности для исследования применения генеративного ИИ, с первоначальным фокусом на обслуживании клиентов и операционной деятельности сети.

В области обслуживания клиентов сотрудничество направлено на ускорение решения запросов, используя информацию из данных компании. В сетевой деятельности компании исследуют решения для решения проблем конфигурации, охвата или производительности в режиме реального времени.

Такой шаг со стороны Amdocs позволяет компании оказаться во главе новой эры для телекоммуникационной индустрии, используя возможности индивидуальных моделей генеративного ИИ.

(Photo by Danist Soh on Unsplash)

Хотите узнать больше о ИИ и больших данных от ведущих представителей отрасли? Посетите AI & Big Data Expo, которая пройдет в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это всестороннее мероприятие совместно с Digital Transformation Week.

Исследуйте другие предстоящие мероприятия и вебинары по предприятий технологиям, организованные TechForge здесь.

Свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru, если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе. Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подпишитесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru.

Ознакомьтесь с практическим примером решения на основе ИИ: бот для продаж от flycode.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Узнайте, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте flycode.ru.

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…