AI インフラストラクチャ: IT およびデータ サイエンス チームのコラボレーションの重要性
AI は多くの業界を変革し、企業が効率を高め、意思決定を行い、顧客エクスペリエンスを向上できるようにしました。 AI は進化し続け、より複雑になるため、企業はその開発と展開に対応するために必要なインフラストラクチャに投資することが重要です。このインフラストラクチャの重要な側面は、IT チームとデータ サイエンス チームのコラボレーションであり、どちらも AI イニシアチブの成功を確実にする上で重要な役割を果たします。
人工知能の急速な発展に伴い、コンピューティング能力、ストレージ、ネットワーク機能に対する需要も高まっています。この需要により、AI に必要な複雑でリソースを大量に消費するワークロードを処理するように設計されていない従来の IT インフラストラクチャに圧力がかかります。
その結果、企業は現在、ハイ パフォーマンス コンピューティング、大規模データ ストレージ、低遅延ネットワークなど、AI ワークロードの固有のニーズをサポートできる AI インフラストラクチャの構築を検討しています。
AI インフラストラクチャを構築する際の大きな課題の 1 つは、IT チームとデータ サイエンス チームのニーズのバランスを取る必要があることです。 IT チームは AI インフラストラクチャをサポートするハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク コンポーネントの管理を担当し、データ サイエンス チームはそのインフラストラクチャを活用して貴重な洞察と結果を提供できる AI モデルの開発と展開を担当します。
IT チームとデータ サイエンス チームは、AI インフラストラクチャが効果的に構築および維持されるように緊密に連携する必要があります。このコラボレーションは、AI ワークロードの特定のニーズを満たすように設計された安全なインフラストラクチャを支援すると同時に、AI の急速な成長をサポートするために必要な柔軟性と拡張性も提供します。
AI インフラストラクチャ用のハードウェアおよびソフトウェア コンポーネントの選択は、IT チームとデータ サイエンス チームが連携するために特に重要な領域です。たとえば、IT チームは、高速プロセッサ、大量のメモリ、GPU などの特殊なアクセラレータの必要性など、AI ワークロードのパフォーマンス要件を理解する必要があります。
一方、データ サイエンス チームは、インフラストラクチャ上で効果的に展開して実行できる AI モデルを開発できるように、利用可能なハードウェアとソフトウェアの制限と機能を認識する必要があります。
AI インフラストラクチャのもう 1 つの重要な側面はデータ管理です。 AI モデルのトレーニングと検証には大量のデータが必要になることが多く、ストレージ、処理、アクセスに課題が生じる可能性があります。 IT チームとデータ サイエンス チームは、データ レイクやデータ ウェアハウスの実装、データが安全かつ効率的な方法で保存および処理されるようにするなど、このデータを管理するための戦略について協力する必要があります。
AI インフラストラクチャに関しては、セキュリティも重要な問題です。AI モデルで使用されるデータの機密性により、AI モデルがサイバー攻撃の標的になる可能性があるためです。 IT チームとデータ サイエンス チームは連携して、インフラストラクチャがセキュリティを念頭に設計されていることを確認し、脅威から保護するために暗号化、アクセス制御、監視などの対策を実装する必要があります。
人工知能の取り組みを成功させるには、需要に基づいてインフラストラクチャを拡張および調整する能力が必要です。これには、IT チームとデータ サイエンス チームの間の継続的なコラボレーションが必要です。IT チームとデータ サイエンス チームは、インフラストラクチャのパフォーマンスを常に評価し、AI ワークロードの変化する要求をサポートするために調整を行う必要があるためです。
AI インフラストラクチャの構築と維持には、IT チームとデータ サイエンス チーム間のコラボレーションが不可欠であることは、どれだけ強調してもしすぎることはありません。これらのチームは連携することで、AI ワークロード特有のニーズを満たすようにインフラストラクチャが設計されるようにすると同時に、AI の急速な成長をサポートするために必要な柔軟性と拡張性を提供することができます。 AI が業界を変革し、イノベーションを推進し続ける中、IT チームとデータ サイエンス チーム間の強力なコラボレーションに投資する企業は、AI がもたらす機会を活用する有利な立場に立つことになります。
以上がAI インフラストラクチャ: IT およびデータ サイエンス チームのコラボレーションの重要性の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元（当サイト注：月額49.9元に相当）、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元（月額41.6元に相当）です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、
Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
Golang フレームワーク アーキテクチャの学習曲線はどれくらい急ですか?
Jun 05, 2024 pm 06:59 PM
Go フレームワーク アーキテクチャの学習曲線は、Go 言語とバックエンド開発への慣れ、選択したフレームワークの複雑さ、つまり Go 言語の基本の十分な理解によって決まります。バックエンドの開発経験があると役立ちます。フレームワークの複雑さが異なると、学習曲線も異なります。
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。
