هوش مصنوعی و انواع آن-6

هوش مصنوعی و انواع آن-6

مزایای سیستم لوکال در سازمان ها

قسمت قبل …

 

 افزایش‌سرعت‌پردازش-‌ عملکرد ‌بی‌ نقص‌ به صورت‌ بلادرنگ

از مزایای پردازش محلی عدم نیاز به اتصال به اینترنت و انتظار برای پاسخ‌های سرورهای ابری است؛

عدم نیاز به اتصال به اینترنت، مزایای دیگری هم دارد از جمله:

• تأثیر مستقیم روی سرعت پردازش دارد؛
  • Inference Latency-Low:کاهش تأخیر در پاسخ‌های مدل با استفاده از CUDA
    • Processing Parallel:پردازش موازی روی CPU و GPU برای تسریع عملیات؛
  • Computing Edge:اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه‌های داخلی بدون نیاز به سرورهای ابری؛

 راه حل:

 کاهش تأخیر: چون نیازی به ارسال و دریافت اطلاعات از فضای ابری نیست، پاسخ‌ها فوری و سریع دریافت می‌شوند؛

  پردازش حجم بالا بدون نیاز به پهنای باند:

• مدل‌های لوکال برای شرکت‌هایی که داده‌های زیادی را پردازش می‌کنند، بهینه‌تر عمل می‌کنند؛
• عملکرد پایدار حتی در شرایط آفلاین:
• این ویژگی باعث می‌شود سازمان‌ها در شرایط اضطراری یا عدم دسترسی به اینترنت، بتوانند عملیات خود را بدون مشکل ادامه دهند؛ مثال کاربردی: یک بیمارستان که از یک مدل هوش مصنوعی برای پردازش داده‌های پزشکی استفاده می‌کند، به دلیل پردازش داخلی، نتایج سریعی دریافت می‌کند که می‌تواند به تصمیمات حیاتی پزشکان کمک کند؛

 کاهش‌ هزینه‌های‌ عملیاتی‌ و‌ استقلال‌ از ‌سرویس‌های‌ ابری

• استفاده از دستیارهای مبتنی بر ابر هزینه‌های مداومی دارد؛
• مدل‌های لوکال کاهش چشمگیر هزینه‌های عملیاتی دارند؛
• حذف هزینه‌های اشتراک سرویس‌های ابری: سازمان‌ها مجبور به پرداخت هزینه‌های بالا برای پردازش ابری نیستند؛
• کاهش وابستگی به ارائه‌دهندگان خارجی: عدم تمایل سازمان‌ها به در اختیار گذاشتن داده‌ها به سرویس‌دهندگان خارجی؛
• افزایش دوام و پایداری سیستم‌ها: بدون نیاز به ارتباط دائمی با اینترنت، سیستم‌ها پایدارتر و در دسترس‌تر خواهند بود؛
  • Deployment Premise-On:اجرای مدل روی سرورهای داخلی بدون نیاز به خدمات ابری؛
  • Kubernetes & Docker:مدیریت استقرار مدل‌های AI روی سیستم‌های داخلی با مقیاس‌پذیری بالا؛
  • Learning Federated:مدل‌های یادگیری توزیع‌ شده بدون ارسال داده‌های خام به سرور مرکزی؛ مثال کاربردی: شرکت صنعتی
• دارای پردازش‌های سنگین داده‌ای
• استفاده از مدل لوکال برای کاهش هزینه‌ها و افزایش سرعت پردازش؛

سفارشی ‌سازی ‌و‌ انعطاف‌ پذیری ‌بالا

• دستیارهای متنی لوکال به سازمان‌ها اجازه می‌دهند تا آنها را دقیقاً مطابق نیازهای خود تنظیم و شخصی‌سازی کنند:
• امکان آموزش مدل با داده‌های داخلی سازمان: این باعث افزایش دقت پاسخ‌ها و بهینه‌سازی عملکرد مدل می‌شود؛
• افزودن قابلیت‌های اختصاصی: افزودن ویژگی‌های اختصاصی سازمان‌ها به دستیارهای عمومی؛
• ادغام راحت با سیستم‌های داخلی سازمان: این مدل‌ها می‌توانند به نرم‌افزارهای اختصاصی متصل شوند و گردش کار را بهبود ببخشند؛ مثال کاربردی: یک مرکز تماس که از دستیار هوش مصنوعی برای پاسخگویی به مشتریان استفاده می‌کند، مدل لوکال را به گونه‌ای شخصی‌سازی کرده که با پایگاه داده داخلی همگام شود و پاسخ‌های دقیق‌تر ارائه دهد؛

 

 جزئیات‌ فنی

 توانایی تنظیم مدل براساس داده‌های داخلی:

• برخلاف دستیارهای عمومی که روی داده‌های عمومی آموزش دیده‌اند، مدل‌های لوکال می‌توانند با داده‌های اختصاصی سازمان Tune-Fine شوند؛
  • Learning Transfer:استفاده از یک مدل پایه و تنظیم مجدد آن با داده‌های خاص سازمان؛
  • Learning Shot-Few :آموزش مدل با تعداد کمی نمونه برای سازگاری سریع‌تر با داده‌های جدید؛
    • Customization Layer Embedding:تغییر معماری لایه‌های نهان مدل برای پردازش بهتر داده‌های سازمانی؛

 ادغام با سیستم‌های داخلی: سفارشی‌سازی تعاملات زبانی و پردازش متن؛

• Embedding Word اختصاصی: برای درک اصطالحات تخصصی در صنعت خاص؛
• : NER (Recognition Entity Namedشناسایی و طبقه‌بندی موجودیت‌های اختصاصی؛
• Models Transformer Tuning-Fine :تنظیم معماری مدل‌های زبانی مانند BERT و GPT برای داده‌های خاص؛

چرا‌ داشتن ‌یک ‌دستیار‌متنی‌ داخلی‌(لوکال)‌بهتر‌است؟  

 فرض کنید شما از یک دستیار هوشمند استفاده می‌کنید که به سوالات شما پاسخ می‌دهد، اطلاعات را پردازش می‌کند و به شما کمک می‌کند تصمیم‌گیری بهتری داشته باشید. حاال دو حالت وجود دارد:

• حالت اول: این دستیار آنلاین است و برای هر سؤال، اطلاعات شما را به اینترنت ارسال می‌کند تا پردازش شود، سپس جواب را به شما برمی‌گرداند؛
• حالت دوم: این دستیار داخل سیستم شما قرار دارد (لوکال) و تمام پردازش‌ها بدون نیاز به اینترنت، داخل کامپیوتر یا شبکه داخلی شما انجام می‌شود؛

 استفاده از دستیار لوکال روی سیستم داخلی، مزایای بسیار زیادی دارد:

• امنیت بیشتر؛
• سرعت باالتر؛
• کاهش هزینه‌ها؛
• امکان شخصی‌سازی؛

‌نتیجه‌گیری:

• پیاده سازی و اجرای مدل های لوکال درون سازمانی: یک انتخاب هوشمندانه
• امنیت بالاتر: داده‌های شما محرمانه باقی می‌مانند؛
• سرعت بیشتر: پردازش‌ها بدون تأخیر انجام می‌شوند؛
• هزینه کمتر: پرداخت‌های اضافی سرویس‌های ابری حذف می‌شوند؛
• استقلال بیشتر: شما کنترل کامل روی داده‌های خود دارید؛
• سفارشی‌سازی بهتر: مدل مطابق نیازهای شما تنظیم می‌شود؛
• تمام پردازش ها داخل سیستم شما انجام می شود و هیچ داده ای به خارج ارسال نمی شود؛
• شما صاحب و مالک اطلاعات خودتان هستید و هیچ فرد یا سازمانی خارج از مجموعه شما به داده‌ها دسترسی ندارد؛
• شما سیستم را مستقل از اینترنت اجرا می کنید، بنابراین هیچ وابستگی ای به سرویس های خارجی ندارید؛
• کسب‌وکارها، بیمارستان‌ها و سازمان‌های دولتی می‌توانند بدون نگرانی از قطع شدن سرویس‌های خارجی، به فعالیت خود ادامه دهند؛
• در مدل لوکال، هیچ داده ای به شرکت های خارجی ارسال نمی شود، بنابراین هیچ نوع مانیتورینگ از خارج وجود ندارد؛
• کاربران آزادانه می‌توانند از دستیار استفاده کنند، بدون اینکه داده‌های آن‌ها تحت نظارت شرکت‌های خارجی قرار گیرد؛
• در مدل های داخلی، اطلاعات در شبکه امن شما نگه داشته می شود و هیچ کس از بیرون نمی تواند به آن ها حمله کند؛
• داده‌های شما همیشه محافظت‌شده باقی می‌مانند و خطر نشت اطلاعات به ‌شدت کاهش می‌یابد؛

 سایر مزیت های مدل لوکال: 

• تمام پردازش‌ها داخل شبکه سازمان انجام می‌شود، بنابراین نیازی به پرداخت هزینه‌های اشتراک سرویس‌های ابری ندارید؛
• امکان مقیاس‌پذیری بهتر، بدون هزینه‌های اضافی؛
• بهره‌وری بالاتر در سازمان، زیرا پردازش سریع‌تر و بدون وابستگی به اینترنت انجام می‌شود؛

 

ادامه دارد…