AI開発にとって、クラウドコンピューティング、データベース、ビッグデータの重要性は劣らず重要です

ジャカルタ-今日の非常に速い世代AIテクノロジーの猛攻撃の中で、企業は機械を使用して興味深いコンテンツを作成するように適応することを余儀なくされ、企業が目標を達成するための強力なツールとして機能します。

ジェネレーティブAIに関しては、ディープラーニングのモデルとして、新しいコンテンツを生成または作成するために理解し、要約するための巨大なデータ収集として、大言語モデル(LLM)についての議論に間違いなく取り上げられます。

ただし、LLMはジェネレーティブAIの開発における唯一の重要なコンポーネントではありません。データベース製品事業の社長であるAlibaba Cloud Feifei Li氏によると、注意すべき重要なことが少なくとも他にもいくつかあります。

「私はまた、大規模な言語モデルを使用するだけでは不十分であると主張します。大規模な言語モデルがビジネスアプリケーションにおいて重要な役割を果たすには、多くの機械やその他のサポートツールが必要です」とLi氏は最近述べています。

Li氏によると、最初に注意を払う必要があるのはクラウドコンピューティングです。その理由は、企業が大規模な言語モデルトレーニングのためのクラウドコンピューティングインフラストラクチャを必要としているためです。

さらに、2番目と3番目のものはデータベースとビッグデータです。Li氏によると、企業はより多くのデータを保存するためにベクターデータを必要とするため、企業は特定の目的でデータをカスタマイズまたは変更できます。

「2つ目はデータベースとビッグデータです。ベクターデータからベクターデータベースと呼ばれるものが必要です。なぜでしょうか。簡単に言えば、この技術はテキスト画像などの構造化されていないデータに影響を与えるからです」と彼は付け加えました。

「そのため、これらの要因を保存するには、要因データベースからベクターを保存する必要があるため、チャットボットをピックアップパーティーに合わせて調整したり、ドメイン固有の知識などを理解したりできます」とLi氏は結論付けました。