La inteligencia synthetic promete transformar vidas y negocios tal como lo conocemos. Pero, ¿cómo es ese futuro? El pronóstico de IA: datos y IA en la period de la nubePatrocinado por Cloudera, tiene como objetivo analizar el impacto de la IA en los negocios, la industria y el mundo en common.
Alojado semanalmente por Paul Muller, el pronóstico de la IA habla con expertos en el espacio para comprender los entresijos de la IA en la empresa, los tipos de arquitecturas de datos e infraestructuras que lo respaldan, las barandillas que deben colocarse en su lugar y el éxito Historias para emular … o cuentos de advertencia para aprender.
La IA es tan exitosa como los datos detrás de él. Para explorar cómo se ve la próxima period de los datos en este auge de la IA, R «Ray» WangAnalista principal, fundador y presidente de Constellation Analysis, se unió a nosotros para comenzar este nuevo podcast y discutir.
Aquí hay algunas conclusiones clave de Ray en esa conversación.
La precisión de LLM es buena, no genial, ahora mismo
Pablo: Quería charlar sobre esta noción de datos de precisión con usted. Y específicamente, estaba leyendo una de sus publicaciones de weblog recientemente que habló sobre la edad oscura de los datos. Paseos a través de donde estamos con datos de precisión hoy y cómo esto se relaciona con la edad oscura de los datos.
Rayo: Estamos en un punto en el que la gente se entusiasma con la precisión del 85% en sus LLM. El 85% de la precisión para la experiencia del cliente significa que ese número no es malo. ¿Cómo se ve eso? Puede recibir una llamada de telemarketing y se enruta a la persona equivocada. O puede obtener una frita further por accidente en el pago. Todos estos son menores.
Pero el 85% de precisión en la cadena de suministro significa que no tiene operaciones de fabricación. El 85% de la precisión en las finanzas puede ponerlo en la cárcel. Por lo tanto, el próximo 10%, que son modelos de lenguaje pequeño, entrarán en juego. Y el valor del 10% es tanto como el 85% y tanto como el siguiente 5% para llegar al 95%. Para llegar al 100% completo, ese último 5% es aún más valioso. Ese es contexto, esa es la ubicación. Podría ser metadatos que no estabas capturando antes. Eso es cualquier cosa, desde la transpiración hasta la frecuencia cardíaca, todo está siendo capturado.
El obstáculo closing a LLM Precision, datos disponibles
Rayo: Pero para llegar a un nivel de precisión en el que sus partes interesadas confiarán, no hay suficientes datos. La mayor parte de la información disponible públicamente en Web ya ha sido desechada. No hay nada nuevo. La gente ya no saca cosas porque tienen miedo. Pasamos de no tener suficientes datos, a tener todos los datos que conocemos, a después de 2022 no estar seguros de lo que sucedió porque la gente comenzó a acaparar datos.
Vamos a ingresar a la edad oscura de los datos e Web porque nada de valor estará disponible públicamente.
Las cadenas de valor surgen en medio de la edad oscura
Rayo: Dadas la edad oscura de los datos e Web, toda la nueva información y las concepts valdrán algo. Valará su empresa no solo por los ingresos, sino también por el gráfico de negocios y los datos que están detrás de ella.
Las empresas se asociarán, pero no entre sí en términos de competidores. Un gran minorista podría asociarse con el fabricante y un distribuidor para compartir información sobre la demanda o la intervención sobre la elasticidad de los precios o sobre el suministro disponible. Ese tipo de información se volverá muy valiosa, y la gente va a ofertar y construir mercados contra eso.
Los colectivos de datos se fusionarán con el tiempo, y las cadenas de valor de la industria consolidarán y compartirán información. No son competidores directos. La distribución de fabricación minorista es una cadena de valor pure. Estas cadenas de valor pure comenzarán a aprender a compartir datos y usar diferentes mecanismos para hacerlo.
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