Dari perspektif strategi pelanggan, arkitektur ini boleh digambarkan sebagai infrastruktur AI berdaulat.
模型 ini bermula daripada weights sumber terbuka dan mungkin menggunakan model AI luar yang lebih maju sebagai guru ketika proses distillation dan latihan. Walau bagaimanapun, model-model luar itu adalah sumber semasa latihan, bukan kebergantungan pengeluaran.
Setelah latihan selesai, keseluruhan operasi AI dikawal sepenuhnya dalam persekitaran pelanggan sendiri.
Weights akhir model dikawal secara tempatan.
Inferens dijalankan pada infrastruktur yang dihoskan sendiri.
数据 perniagaan dan pengguna kekal dalam persekitaran pelanggan.
Penyebaran, rangkaian, kawalan akses, dan sumber pengkomputeran diuruskan secara dalaman.
Akses ke persekitaran pengeluaran diasingkan melalui VPN persendirian.
Yang paling penting, sistem tidak memerlukan API AI luar untuk beroperasi ketika inferens.
Beza ini amat signifikan bagi perniagaan.
Kedaulatan tidak semestinya bermakna setiap pengetahuan, perisian, penyelidikan, atau pengaruh latihan mesti berasal dari dalam. Hampir tiada sistem teknologi moden yang dibina dalam isolasi mutlak.
Yang penting dari sudut operasi ialah siapa yang mengawal sistem selepas ia dikerahkan.
Sekiranya pembekal AI luar tidak tersedia esok, sistem pengeluaran perniagaan anda tetap berjalan.
Jika pembekal API mengubah harga, dasar, tingkah laku model, atau syarat akses, persekitaran pengeluaran anda tidak akan terjejas.
Jika data perniagaan sensitif memasuki sistem, data itu tidak perlu meninggalkan infrastruktur terkawal anda untuk tujuan inferens.
Itulah nilai sebenar kedaulatan dalam konteks perniagaan.
Dalam arkitektur AINNA, kecerdasan luar boleh membantu ketika fasa pembangunan model, tetapi ia tidak mengawal persekitaran operasi akhir.
Analoginya mudah: seorang pelajar belajar daripada guru yang berpengalaman.
Pelajar boleh mempelajari teknik daripada guru, tetapi setelah menguasai ilmu dan mampu beroperasi secara bebas, guru tidak lagi diperlukan untuk setiap keputusan.
蒸馏 berfungsi secara serupa.
模型-model maju boleh berperanan sebagai guru semasa pembangunan, manakala model hasilan menjadi sistem yang beroperasi secara bebas, sepenuhnya dalam infrastruktur di bawah kawalan perniagaan anda.
Oleh sebab itu, saya akan menggambarkan arkitektur ini sebagai:
Infrastruktur AI Berdaulat dengan model yang dikawal secara tempatan dan inferens yang bebas.
Tuntutan penting bukanlah bahawa AI ini dicipta tanpa sebarang pengetahuan luar.
Tuntutan penting ialah AI yang telah dikerahkan tidak bergantung kepada kawalan luar.
Ini bermakna kedaulatan wujud di tempat yang paling kritikal:
model, data, infrastruktur, inferens, akses, dan keputusan operasi kekal di bawah kawalan tempatan.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
简单直接。这部分就能说明问题。
我喜欢这段说明这部分，因为它讲得比较务实。
如果有更多hampir tiada sistem teknologi moden的数据和结果会更完整。
数据 perniagaan dan pengguna kekal这个说法我要拿回去跟同事讨论。
难得有人把kedaulatan tidak semestinya bermakna setiap讲得这么直白。
总结部分让inferens dijalankan pada infrastruktur yang的重点更加清楚。
如果可以继续说明yang penting dari sudut operasi的真实案例，我会想继续阅读。
关于beza ini amat signifikan bagi的说明很完整，基础部分尤其清楚。