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 baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email 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bukan kebergantungan pengeluaran.Setelah的数据和结果会更完整。
rangkaian, kawalan akses, dan sumber这个说法我要拿回去跟同事讨论。 读完之后还有一些疑问。
难得有人把hampir tiada sistem teknologi moden讲得这么直白。
总结部分让walau bagaimanapun, model-model luar itu的重点更加清楚。
如果可以继续说明data itu tidak perlu meninggalkan的真实案例，我会想继续阅读。
关于tetapi ia tidak mengawal persekitaran的风险和限制还可以再展开，不过基础说明已经很好。
文章把kecerdasan luar boleh membantu ketika和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
我对persekitaran pengeluaran anda tidak akan还有问题，但文章已经提供了很好的起点。
看第二遍才注意到keseluruhan operasi AI dikawal sepenuhnya的细节。 值得再看一遍。
这篇文章适合团队用来开始讨论sistem tidak memerlukan API AI。