Mi az a RAG (vagy mondjuk RAG 1.0)? Nagyon egyszerű formában a RAG magában foglalja a megfelelő adatok kiválasztását (a vállalat belső tárolójából) egy kérdés megválaszolásához, és ezek megadásával a nagy nyelvi modell számára. Ezt követően az LLM elemezni tudja az adatokat, és egy választ állít elő.
NIS2: a biztonság több mint egy költségvetési kód
Időről időre lehet hallani olyan kérdéseket egy-egy felsővezetői csapattól, hogy „Hol tudnánk pénzt megtakarítani?” és „A biztonság csak egy költséghely. Lehetséges-e csökkenteni-e ezeket a kiadásokat?”. És igen, ezeknek a kérdéseknek lenne értelme, ha figyelembe vennénk az érvelésüket. Minden a vállalat a nyereségességéről és részvényesei elégedettségéről szól. De vajon tényleg ez lenne megfelelő és helyes út?
Folyékony neurális hálózatok
A folyékony neurális hálózatok a mesterséges intelligencia kutatás egy izgalmas, viszonylag új iránya. Friss megközelítést kínálnak olyan feladatokhoz, mint az időjárás-előrejelzés, a beszédfelismerés és az autonóm vezetés. Az LNN-ek elsődleges előnye, hogy a betanítás után tovább alkalmazkodnak az új ingerekhez.
Mesterséges intelligencia és biztonság
A kreatív iparágak mélyreható átalakuláson mentek keresztül, melyet nagyrészt a mesterséges intelligencia fejlődése hajtott. A kezdetleges algoritmusoktól a mai kifinomult generatív modellekig az MI fokozatosan a kreatív munkafolyamatok szerves részévé vált. Hatása számos ágazatra kiterjed, forradalmasítva a hagyományos folyamatokat és új utakat nyitva az innováció előtt. Ez a fejlődés jelentős változást jelent a kreatív tartalmak koncepciójának, előállításának és megtapasztalásának módjában, ami kiemeli a mesterséges intelligencia növekvő jelentőségét ezen iparágak jövőjének alakításában.
Hogyan gondolkod(j)unk a vállalati információk mesterséges intelligenciával történő felhasználásáról?
Mindenki azt hiszi, hogy ma már az összes cég is alkalmazza és ki is használja az MI-t (vagy legalább kísérletezik vele), de a valóságban a legtöbb vállalat nem így tesz. Azok, melyek igen, néha olyan MI-kezdeményezéseket tesznek, melyek köszönő viszonyban sincsenek az üzleti céljaikkal. A mesterséges intelligencia divat hatására talán látszólag úgy tűnik, hogy mindenki igyekszik egyedi stratégiát bevetni a technológia kihasználására, de ha a vezetés nem tudja, mi is a célja, nem biztos, hogy látják is az előnyeit.
Megfigyelhetőség, avagy megbízható adatfelismerés
Az adatok a modern üzleti élet szívét jelentik, hiszen a megalapozott döntések meghozatalához elengedhetetlen, hogy megbízható meglátásokkal rendelkezzünk. Az adat előállítók és az adatfogyasztók egyaránt nagymértékben támaszkodnak a megbízható és jó minőségű információkra. Az adatmegfigyelhetőség az adatok megértésének, mérésének és nyomon követésének képessége, ahogyan az adatok egy rendszeren keresztül áramlanak, annak biztosítása érdekében, hogy azok pontosak és megbízhatóak legyenek, és megfelelően tájékoztassák a döntéshozatalt.
VÁLASZTÁS 2024: Navigálás a délibábok között, avagy a mesterséges intelligencia hatása a választások integritására
A digitális korszak felgyorsulásával a mesterséges intelligencia az életünk minden területét átalakítja, beleértve a választások „szent és demokratikus” folyamatát is. Az OpenAI által kifejlesztett generatív MI-technológiák megjelenése a lehetőségek és veszélyek új korszakát hozta el, különösen a szavazások biztonsága és integritása terén. Az MI által generált dezinformáció és a deepfake elterjedése soha nem látott kihívások elé állítja a demokratikus társadalmakat, ami szükségessé teszi a választások védelmére vonatkozó eddigi megközelítéseink újraértékelését.
Az adatarchitektúra üzleti jelentősége a digitális korban
Az adatarchitektúra döntő szerepet játszik a nyers adatok felhasználhatóvá és értékessé tételében. Jól megtervezett architektúra nélkül az adatok töredezetté, következetlenné és nehezen hozzáférhetővé válhatnak. Az adatarchitektúra egyértelmű struktúra, kapcsolatok és szabványok kialakításával biztosítja az adatok integritását és koherenciáját.
A mesterséges intelligencia és az emberi kreativitás paradoxona
A mesterséges intelligencia viharszerűen meghódította a világot, és hatása az élet minden területén érezhető. Forradalmasítja a munkánkat, a tanulásunkat és a körülöttünk lévő világgal való interakcióinkat. Azonban egyre nagyobb az aggodalom, hogy ahogy az MI egyre fejlettebbé és mindenütt jelenlévővé válik, bizonyos szempontból korlátozhatja az emberi kritikai gondolkodást és kreativitást.
A kis nyelvi modellek felemelkedése
Az elmúlt néhány évben a mesterséges intelligencia képességeinek robbanásszerű fejlődését láthattuk, melynek nagy részét a nagy nyelvi modellek (LLM) fejlődése okozta. Az olyan modellek, mint a GPT-3 megmutatták, hogy képesek emberhez hasonló szövegek generálására, kérdések megválaszolására, dokumentumok összegzésére és még sok másra. Miközben azonban az LLM-ek képességei lenyűgözőek, hatalmas méretük a hatékonyság, a költségek és a testreszabhatóság hátrányaihoz vezet. Ez megnyitotta az utat a modellek egy új osztálya, az úgynevezett kis nyelvi modellek (SLM) előtt.
A kódolás jövője: ember kontra mesterséges intelligencia
Az elmúlt években a mesterséges intelligencia jelentős előrelépést ért el a programozás területén. Az MI-vel működő eszközök ma már képesek olyan kódokat írni, melyek ugyanolyan jók vagy még jobbak, mint az emberek által írtak. Ez forradalmasíthatja a szoftverfejlesztés módját, gyorsabbá, olcsóbbá és megbízhatóbbá téve azt.