LLMOps หรือวิธีจัดการโมเดลภาษาในองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ | AI ในธุรกิจ #125

เพื่อควบคุมศักยภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้อย่างเต็มที่ บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องใช้แนวทางที่มีประสิทธิผลในการจัดการระบบขั้นสูงเหล่านี้ พวกเขาสามารถสร้างข้อความที่ฟังดูเป็นธรรมชาติ สร้างโค้ด และค้นหาข้อมูลสำคัญในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ LLM มีศักยภาพอย่างมากในการปรับปรุงการปฏิบัติงานขององค์กร แต่ยังต้องการการจัดการเฉพาะทางตลอดวงจรชีวิตทั้งหมด ตั้งแต่การฝึกอบรมไปจนถึงเทคนิคการกระตุ้นเตือนไปจนถึงการใช้งานจริง โซลูชันคือ LLMOps ซึ่งเป็นชุดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ อ่านต่อ.

LLM ทำงานอย่างไรและนำไปใช้ในบริษัทต่างๆ ได้อย่างไร?

ก่อนที่เราจะพูดถึง LLMOps เรามาอธิบายก่อนว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร เป็นระบบแมชชีนเลิร์นนิงที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับคอลเลกชันข้อความจำนวนมาก ตั้งแต่หนังสือ บทความบนเว็บ ไปจนถึงซอร์สโค้ด รวมถึงรูปภาพและแม้แต่วิดีโอ เป็นผลให้พวกเขาเรียนรู้ที่จะเข้าใจไวยากรณ์ ความหมาย และบริบทของภาษามนุษย์ พวกเขาใช้สถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้าที่อธิบายครั้งแรกโดยนักวิจัยของ Google ในปี 2017 ในบทความ “Attention Is All You Need” (https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf) ช่วยให้พวกเขาสามารถคาดเดาคำถัดไปในประโยคได้ สร้างภาษาที่คล่องแคล่วและเป็นธรรมชาติ

ในฐานะเครื่องมืออเนกประสงค์ LLM ในบริษัทต่างๆ ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อสิ่งอื่นใด:

• การสร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์ภายในเพื่อการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องอย่างมีประสิทธิภาพ โดยอาศัยความเข้าใจในคำถาม ไม่ใช่แค่คำหลัก — ตัวอย่างอาจเป็นสำนักงานกฎหมายที่ใช้ LLM เพื่อสร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์ของกฎหมายที่เกี่ยวข้องทั้งหมดและคำตัดสินของศาล ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลคีย์ข้อมูลไปยังกรณีใดกรณีหนึ่งได้อย่างรวดเร็ว
• ทำให้กระบวนการ CI/CD เป็นแบบอัตโนมัติ (การบูรณาการอย่างต่อเนื่อง/การปรับใช้อย่างต่อเนื่อง) โดยการสร้างสคริปต์และเอกสารประกอบ – บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่สามารถใช้ LLM เพื่อสร้างโค้ด การทดสอบหน่วย และจัดทำเอกสารคุณลักษณะซอฟต์แวร์ใหม่โดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยเร่งรอบการเผยแพร่ให้เร็วขึ้น
• การรวบรวม การจัดเตรียม และการติดป้ายกำกับข้อมูล — LLM สามารถช่วยประมวลผลและจัดหมวดหมู่ข้อมูลข้อความ รูปภาพ หรือเสียงจำนวนมหาศาล ซึ่งจำเป็นสำหรับการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ

บริษัทต่างๆ ยังสามารถจับคู่ LLM ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้ากับอุตสาหกรรมของตนได้ด้วยการสอนภาษาเฉพาะทางและบริบททางธุรกิจ (การปรับแต่ง)

อย่างไรก็ตาม การสร้างเนื้อหา การแปลภาษา และการพัฒนาโค้ดเป็นการใช้งาน LLM ที่พบบ่อยที่สุดในองค์กร ในความเป็นจริง LLM สามารถสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ รายงานทางธุรกิจที่สอดคล้องกัน และแม้แต่ช่วยโปรแกรมเมอร์ในการเขียนซอร์สโค้ดในภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ

แม้ว่า LLM จะมีศักยภาพมหาศาล แต่องค์กรต่างๆ จำเป็นต้องตระหนักถึงความท้าทายและข้อจำกัดที่เกี่ยวข้อง ซึ่งรวมถึงต้นทุนการคำนวณ ความเสี่ยงของอคติในข้อมูลการฝึกอบรม ความจำเป็นในการตรวจสอบและปรับแต่งโมเดลอย่างสม่ำเสมอ และความท้าทายด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าผลลัพธ์ที่สร้างโดยแบบจำลองในขั้นตอนการพัฒนาปัจจุบันจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลของมนุษย์เนื่องจากข้อผิดพลาด (ภาพหลอน) ที่เกิดขึ้นในตัวโมเดล

ที่มา: DALL·E 3, แจ้ง: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

LLMOps คืออะไร?

LLMOps หรือ Large Language Model Operations คือชุดแนวทางปฏิบัติสำหรับการปรับใช้และการจัดการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงอย่างมีประสิทธิภาพ ด้วย LLMOps โมเดล AI สามารถตอบคำถาม ให้ข้อมูลสรุป และดำเนินการตามคำสั่งที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้นและมีมูลค่าทางธุรกิจมากขึ้น LLMOps หมายถึงชุดแนวทางปฏิบัติ ขั้นตอน และเวิร์กโฟลว์ที่อำนวยความสะดวกในการพัฒนา การปรับใช้ และการจัดการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ตลอดวงจรการใช้งาน

สิ่งเหล่านี้สามารถมองได้ว่าเป็นส่วนขยายของแนวคิด MLOps (Machine Learning Operations) ที่ปรับให้เหมาะกับข้อกำหนดเฉพาะของ LLM แพลตฟอร์ม LLMOps เช่น Vertex AI จาก Google (https://cloud.google.com/vertex-ai), แพลตฟอร์ม Databricks Data Intelligence (https://www.databricks.com/product/data-intelligence-platform) หรือ IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio) ช่วยให้การจัดการไลบรารีแบบจำลองมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดต้นทุนการดำเนินงาน และช่วยให้เจ้าหน้าที่ด้านเทคนิคทำงานที่เกี่ยวข้องกับ LLM น้อยลง

ต่างจากการทำงานของซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม LLMOps ต้องจัดการกับความท้าทายที่ซับซ้อน เช่น:

• การประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล
• การฝึกอบรมโมเดลที่ต้องการการคำนวณ
• การดำเนินการ LLMs ในบริษัท
• การตรวจสอบและการปรับแต่งอย่างละเอียด
• สร้างความมั่นใจในความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

LLMOps มีความสำคัญเป็นพิเศษในภูมิทัศน์ทางธุรกิจในปัจจุบัน ซึ่งบริษัทต่างๆ ต่างพึ่งพาโซลูชัน AI ขั้นสูงและพัฒนาอย่างรวดเร็วมากขึ้น การกำหนดมาตรฐานและทำให้กระบวนการที่เกี่ยวข้องเป็นอัตโนมัติ ด้วยโมเดลเหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถนำนวัตกรรมไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยอาศัยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ที่มา: IBM Watson Studio (https://www.ibm.com/products/watson-studio)

MLOps กับ LLMOps — ความเหมือนและความแตกต่าง

แม้ว่า LLMOps จะพัฒนามาจากแนวทางปฏิบัติที่ดีของ MLOps แต่พวกเขาก็ต้องการแนวทางที่แตกต่างออกไปเนื่องจากลักษณะของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ การทำความเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้ถือเป็นกุญแจสำคัญสำหรับบริษัทที่ต้องการนำ LLM ไปใช้อย่างมีประสิทธิผล

เช่นเดียวกับ MLOps LLMOps อาศัยความร่วมมือของ Data Scientist ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล วิศวกร DevOps และผู้เชี่ยวชาญด้านไอที อย่างไรก็ตาม ด้วย LLMOps จะเน้นไปที่:

• ตัวชี้วัดการประเมินประสิทธิภาพ เช่น BLEU (ซึ่งวัดคุณภาพของการแปล) และ ROUGE (ซึ่งประเมินสรุปข้อความ) แทนที่จะเป็นตัวชี้วัดการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก
• คุณภาพของวิศวกรรมที่รวดเร็ว - นั่นคือการพัฒนาแบบสอบถามและบริบทที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการจาก LLM
• ข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่องจากผู้ใช้ - ใช้การประเมินเพื่อปรับปรุงแบบจำลองซ้ำ ๆ
• ให้ความสำคัญกับการทดสอบคุณภาพ โดยบุคลากรในระหว่างการปรับใช้อย่างต่อเนื่อง
• การบำรุงรักษาฐานข้อมูลเวกเตอร์

แม้จะมีความแตกต่างเหล่านี้ MLOps และ LLMOps ก็มีเป้าหมายร่วมกัน นั่นคือ การทำให้งานที่ซ้ำกันเป็นอัตโนมัติ และส่งเสริมการบูรณาการและการปรับใช้อย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจความท้าทายที่เป็นเอกลักษณ์ของ LLMOps และปรับกลยุทธ์ให้เข้ากับลักษณะเฉพาะของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่

หลักการสำคัญของ LLMops

การใช้งาน LLMOps ให้ประสบความสำเร็จต้องอาศัยหลักการสำคัญหลายประการ การสมัครของพวกเขาจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าศักยภาพของ LLM ในองค์กรจะตระหนักได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย หลักการ 11 ประการของ LLMOps ต่อไปนี้ใช้กับทั้งการสร้าง การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และการตรวจสอบประสิทธิภาพของ LLM ในองค์กร

1. การจัดการทรัพยากรคอมพิวเตอร์ กระบวนการ LLM เช่น การฝึกอบรม ต้องใช้พลังการประมวลผลจำนวนมาก ดังนั้นการใช้โปรเซสเซอร์พิเศษ เช่น หน่วยประมวลผลโครงข่ายประสาทเทียม (NPU) หรือหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) จึงสามารถเร่งการดำเนินการเหล่านี้ให้เร็วขึ้นและลดต้นทุนได้อย่างมาก การใช้ทรัพยากรควรได้รับการตรวจสอบและปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
2. การตรวจสอบและบำรุงรักษาแบบจำลองอย่างต่อเนื่อง เครื่องมือตรวจสอบสามารถตรวจจับการลดลงของประสิทธิภาพของโมเดลแบบเรียลไทม์ ทำให้เกิดการตอบสนองที่รวดเร็ว การรวบรวมคำติชมจากผู้ใช้และผู้เชี่ยวชาญทำให้มีการปรับปรุงแบบจำลองซ้ำๆ เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิผลในระยะยาว
3. การจัดการข้อมูลที่เหมาะสม การเลือกซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้สามารถจัดเก็บและดึงข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพตลอดวงจรชีวิตของ LLM ถือเป็นสิ่งสำคัญ การทำให้กระบวนการรวบรวม ทำความสะอาด และประมวลผลข้อมูลเป็นอัตโนมัติจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าจะได้รับข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับการฝึกโมเดลอย่างต่อเนื่อง
4. การเตรียมข้อมูล การเปลี่ยนแปลง การรวบรวม และการแยกข้อมูลอย่างสม่ำเสมอถือเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพ ข้อมูลควรมองเห็นและแบ่งปันได้ระหว่างทีมเพื่ออำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันและเพิ่มประสิทธิภาพ
5. วิศวะกรด่วน . วิศวกรรมพร้อมท์เกี่ยวข้องกับการให้คำสั่งที่ชัดเจนของ LLM ที่แสดงเป็นภาษาธรรมชาติ ความแม่นยำและการทำซ้ำของการตอบสนองที่กำหนดโดยโมเดลภาษา ตลอดจนการใช้บริบทที่ถูกต้องและสม่ำเสมอ ขึ้นอยู่กับความแม่นยำของข้อความแจ้งเป็นส่วนใหญ่
6. การนำไปปฏิบัติ เพื่อปรับต้นทุนให้เหมาะสม แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจำเป็นต้องได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับงานและสภาพแวดล้อมเฉพาะ แพลตฟอร์ม เช่น NVIDIA TensorRT (https://developer.nvidia.com/tensorrt) และ ONNX Runtime (https://onnxruntime.ai/) นำเสนอเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อลดขนาดของโมเดลและเร่งประสิทธิภาพ
7. การกู้คืนระบบ . การสำรองข้อมูลโมเดล ข้อมูล และการกำหนดค่าเป็นประจำช่วยให้มั่นใจถึงความต่อเนื่องทางธุรกิจในกรณีที่ระบบล้มเหลว การใช้กลไกซ้ำซ้อน เช่น การจำลองข้อมูลและการปรับสมดุลโหลด ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของโซลูชันทั้งหมด
8. การพัฒนารูปแบบทางจริยธรรม อคติใดๆ ในข้อมูลการฝึกอบรมและผลลัพธ์ของแบบจำลองที่อาจบิดเบือนผลลัพธ์และนำไปสู่การตัดสินใจที่ไม่ยุติธรรมหรือเป็นอันตราย ควรได้รับการคาดการณ์ ตรวจจับ และแก้ไข บริษัทควรใช้กระบวนการเพื่อให้แน่ใจว่าการพัฒนาระบบ LLM อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม
9. เสียงตอบรับจากผู้คน การเสริมโมเดลผ่านคำติชมของผู้ใช้ (RLHF – การเรียนรู้การเสริมกำลังจากคำติชมของมนุษย์) สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมาก เนื่องจากงาน LLM มักจะเป็นแบบปลายเปิด การตัดสินของมนุษย์ช่วยให้แบบจำลองได้รับการปรับให้เข้ากับพฤติกรรมที่ต้องการ
10. โซ่และท่อของ LLM เครื่องมืออย่าง LangChain (https://python.langchain.com/) และ LlamaIndex (https://www.llamaindex.ai/) ช่วยให้คุณสามารถโยงการโทร LLM หลายสายและโต้ตอบกับระบบภายนอกเพื่อทำงานที่ซับซ้อนให้สำเร็จ สิ่งนี้ช่วยให้คุณสร้างแอปพลิเคชันที่ครอบคลุมโดยอิงจาก LLM
11. การปรับแต่งโมเดล ไลบรารีโอเพ่นซอร์ส เช่น Hugging Face Transformers (https://huggingface.co/docs/transformers/index), PyTorch (https://pytorch.org/) หรือ TensorFlow (https:// /www.tensorflow.org) /) ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลโดยการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึมการฝึกอบรมและการใช้ทรัพยากร สิ่งสำคัญคือต้องลดเวลาแฝงของโมเดลเพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชันจะตอบสนอง

ที่มา: เทนเซอร์โฟลว์ (https://blog.tensorflow.org/2024/03/whats-new-in-tensorflow-216.html?hl=pl)

สรุป

LLMOps ช่วยให้บริษัทต่างๆ ปรับใช้โมเดลภาษาขั้นสูงได้อย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ และกำหนดวิธีที่องค์กรใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ด้วยกระบวนการอัตโนมัติ การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง และการปรับให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพมหาศาลของ LLM ในการสร้างเนื้อหา ระบบงานอัตโนมัติ การวิเคราะห์ข้อมูล และด้านอื่นๆ ได้อย่างเต็มที่

แม้ว่า LLMOps จะพัฒนามาจากแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ MLOps แต่พวกเขาต้องการเครื่องมือและกลยุทธ์ที่แตกต่างกันซึ่งปรับให้เหมาะกับความท้าทายในการจัดการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ด้วยแนวทางที่รอบคอบและสม่ำเสมอเท่านั้นที่บริษัทต่างๆ จะสามารถใช้เทคโนโลยีที่ก้าวล้ำนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกันก็รับประกันความปลอดภัย ความสามารถในการขยายขนาด และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

เมื่อ LLM มีความก้าวหน้ามากขึ้น บทบาทของ LLMOps ก็เพิ่มมากขึ้น ทำให้องค์กรต่างๆ มีรากฐานที่มั่นคงในการปรับใช้ระบบ AI อันทรงพลังเหล่านี้ในลักษณะที่มีการควบคุมและยั่งยืน บริษัทที่ลงทุนในการพัฒนาขีดความสามารถของ LLMOps จะมีข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ในการใช้ประโยชน์จากนวัตกรรมที่อิงจากการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ทำให้พวกเขาอยู่ในระดับแนวหน้าของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในธุรกิจ:

1. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 1)
2. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 2)
3. แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจ – ภาพรวม
4. แชทบอทข้อความช่วยด้วย AI
5. ธุรกิจ NLP วันนี้และพรุ่งนี้
6. บทบาทของ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
7. การกำหนดเวลาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เอไอสามารถช่วยได้อย่างไร?
8. โพสต์โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ
9. บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ทำงานด้วย AI
10. จุดอ่อนของแนวคิดทางธุรกิจของฉันคืออะไร? เซสชั่นระดมความคิดด้วย ChatGPT
11. การใช้ ChatGPT ในธุรกิจ
12. นักแสดงสังเคราะห์ เครื่องสร้างวิดีโอ AI 3 อันดับแรก
13. 3 เครื่องมือออกแบบกราฟิก AI ที่มีประโยชน์ AI เจนเนอเรชั่นในธุรกิจ
14. นักเขียน AI ที่ยอดเยี่ยม 3 คนที่คุณต้องลองวันนี้
15. สำรวจพลังของ AI ในการสร้างดนตรี
16. นำทางโอกาสทางธุรกิจใหม่ด้วย ChatGPT-4
17. เครื่องมือ AI สำหรับผู้จัดการ
18. 6 ปลั๊กอิน ChatGTP ที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
19. 3 กราฟิค AI Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. อนาคตของ AI ตาม McKinsey Global Institute จะเป็นอย่างไร
21. ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ--บทนำ
22. NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในธุรกิจคืออะไร
23. การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
24. Google แปลภาษากับ DeepL 5 แอพพลิเคชั่นเครื่องแปลภาษาสำหรับธุรกิจ
25. การดำเนินงานและการใช้งานทางธุรกิจของวอยซ์บอท
26. เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือนหรือจะคุยกับ AI ได้อย่างไร?
27. ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร?
28. ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือไม่?
29. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย BPM ได้อย่างไร?
30. AI และโซเชียลมีเดีย – พวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับเรา?
31. ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการเนื้อหา
32. AI สร้างสรรค์ของวันนี้และอนาคต
33. Multimodal AI และการใช้งานในธุรกิจ
34. การโต้ตอบใหม่ AI เปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานอุปกรณ์ของเราอย่างไร
35. RPA และ API ในบริษัทดิจิทัล
36. ตลาดงานในอนาคตและอาชีพที่จะเกิดขึ้น
37. AI ใน EdTech 3 ตัวอย่างบริษัทที่ใช้ศักยภาพปัญญาประดิษฐ์
38. ปัญญาประดิษฐ์และสิ่งแวดล้อม 3 โซลูชัน AI ที่จะช่วยคุณสร้างธุรกิจที่ยั่งยืน
39. เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI พวกเขาคุ้มค่าไหม?
40. ChatGPT กับ Bard และ Bing AI chatbot ตัวไหนที่เป็นผู้นำการแข่งขัน?
41. chatbot AI เป็นคู่แข่งในการค้นหาของ Google หรือไม่
42. ChatGPT พร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับทรัพยากรบุคคลและการสรรหาบุคลากร
43. วิศวกรรมศาสตร์ทันที วิศวกรพร้อมท์ทำอะไร?
44. เครื่องกำเนิด AI จำลอง เครื่องมือ 4 อันดับแรก
45. AI และอะไรอีก? เทรนด์เทคโนโลยียอดนิยมสำหรับธุรกิจในปี 2024
46. AI และจริยธรรมทางธุรกิจ เหตุใดคุณจึงควรลงทุนในโซลูชั่นที่มีจริยธรรม
47. เมตาเอไอ คุณควรรู้อะไรบ้างเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่รองรับ AI ของ Facebook และ Instagram
48. กฎระเบียบของเอไอ คุณต้องรู้อะไรบ้างในฐานะผู้ประกอบการ?
49. 5 การใช้งานใหม่ของ AI ในธุรกิจ
50. ผลิตภัณฑ์และโครงการ AI - แตกต่างจากผลิตภัณฑ์และโครงการอื่นอย่างไร
51. กระบวนการอัตโนมัติที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI จะเริ่มตรงไหน?
52. คุณจะจับคู่โซลูชัน AI กับปัญหาทางธุรกิจได้อย่างไร
53. AI ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในทีมของคุณ
54. ทีม AI กับการแบ่งบทบาท
55. จะเลือกสาขาอาชีพใน AI ได้อย่างไร?
56. การเพิ่มปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์คุ้มค่าเสมอไปหรือไม่?
57. AI ใน HR: ระบบการสรรหาบุคลากรอัตโนมัติส่งผลต่อ HR และการพัฒนาทีมอย่างไร
58. 6 เครื่องมือ AI ที่น่าสนใจที่สุดในปี 2023
59. 6 อุบัติเหตุทางธุรกิจที่ใหญ่ที่สุดที่เกิดจาก AI
60. การวิเคราะห์วุฒิภาวะด้าน AI ของบริษัทเป็นอย่างไร
61. AI สำหรับการปรับแต่ง B2B ในแบบของคุณ
62. กรณีการใช้งาน ChatGPT 18 ตัวอย่างวิธีปรับปรุงธุรกิจของคุณด้วย ChatGPT ในปี 2024
63. ไมโครเลิร์นนิง วิธีที่รวดเร็วในการรับทักษะใหม่
64. การใช้งาน AI ที่น่าสนใจที่สุดในบริษัทต่างๆ ในปี 2024
65. ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ทำอะไร?
66. โครงการ AI นำมาซึ่งความท้าทายอะไรบ้าง
67. เครื่องมือ AI 8 อันดับแรกสำหรับธุรกิจในปี 2024
68. เอไอใน CRM AI เปลี่ยนแปลงอะไรในเครื่องมือ CRM
69. พระราชบัญญัติ UE AI ยุโรปควบคุมการใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างไร
70. โซระ. วิดีโอที่สมจริงจาก OpenAI จะเปลี่ยนธุรกิจอย่างไร
71. ผู้สร้างเว็บไซต์ AI 7 อันดับแรก
72. เครื่องมือที่ไม่ต้องเขียนโค้ดและนวัตกรรม AI
73. การใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมของคุณได้มากแค่ไหน?
74. จะใช้ ChatGTP เพื่อการวิจัยตลาดได้อย่างไร
75. จะขยายขอบเขตการเข้าถึงของแคมเปญการตลาด AI ของคุณได้อย่างไร
76. "เราทุกคนคือนักพัฒนา" นักพัฒนาพลเมืองสามารถช่วยบริษัทของคุณได้อย่างไร?
77. AI ในการขนส่งและโลจิสติกส์
78. AI แก้ Pain Point ทางธุรกิจอะไรบ้าง?
79. ปัญญาประดิษฐ์ในสื่อ
80. AI ในด้านธนาคารและการเงิน ลาย มอนโซ และแกร็บ
81. AI ในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยว
82. AI ส่งเสริมให้เกิดเทคโนโลยีใหม่อย่างไร
83. การปฏิวัติของ AI ในโซเชียลมีเดีย
84. AI ในอีคอมเมิร์ซ ภาพรวมของผู้นำระดับโลก
85. เครื่องมือสร้างภาพ AI 4 อันดับแรก
86. เครื่องมือ AI 5 อันดับแรกสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
87. กลยุทธ์ AI ในบริษัทของคุณ - จะสร้างได้อย่างไร
88. หลักสูตร AI ที่ดีที่สุด – 6 คำแนะนำที่ยอดเยี่ยม
89. การเพิ่มประสิทธิภาพการฟังโซเชียลมีเดียด้วยเครื่องมือ AI
90. IoT + AI หรือวิธีลดต้นทุนด้านพลังงานในบริษัท
91. AI ในโลจิสติกส์ 5 เครื่องมือที่ดีที่สุด
92. GPT Store – ภาพรวมของ GPT ที่น่าสนใจที่สุดสำหรับธุรกิจ
93. LLM, GPT, RAG... คำย่อของ AI หมายถึงอะไร
94. หุ่นยนต์ AI – อนาคตหรือปัจจุบันของธุรกิจ?
95. ค่าใช้จ่ายในการนำ AI ไปใช้งานในบริษัทคือเท่าไร?
96. AI สามารถช่วยอาชีพฟรีแลนซ์ได้อย่างไร?
97. ทำงานอัตโนมัติและเพิ่มผลผลิต คำแนะนำเกี่ยวกับ AI สำหรับฟรีแลนซ์
98. AI สำหรับสตาร์ทอัพ – เครื่องมือที่ดีที่สุด
99. การสร้างเว็บไซต์ด้วย AI
100. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face ใครคือใครในโลกของ AI?
101. Eleven Labs และอะไรอีก? สตาร์ทอัพด้าน AI ที่มีแนวโน้มมากที่สุด
102. ข้อมูลสังเคราะห์และความสำคัญต่อการพัฒนาธุรกิจของคุณ
103. เครื่องมือค้นหา AI ยอดนิยม จะหาเครื่องมือ AI ได้ที่ไหน?
104. วิดีโอเอไอ เครื่องกำเนิดวิดีโอ AI ล่าสุด
105. AI สำหรับผู้จัดการ AI จะทำให้งานของคุณง่ายขึ้นได้อย่างไร
106. มีอะไรใหม่ใน Google ราศีเมถุน? ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้
107. เอไอในโปแลนด์ บริษัท การประชุม และสัมมนา
108. ปฏิทินเอไอ จะเพิ่มประสิทธิภาพเวลาของคุณในบริษัทได้อย่างไร?
109. AI และอนาคตของการทำงาน จะเตรียมธุรกิจของคุณให้พร้อมรับการเปลี่ยนแปลงได้อย่างไร?
110. การโคลนเสียง AI สำหรับธุรกิจ จะสร้างข้อความเสียงส่วนตัวด้วย AI ได้อย่างไร?
111. การตรวจสอบข้อเท็จจริงและภาพหลอน AI
112. AI ในการสรรหาบุคลากร – พัฒนาสื่อการจัดหางานทีละขั้นตอน
113. กลางการเดินทาง v6. นวัตกรรมในการสร้างภาพ AI
114. AI ใน SMEs SMEs จะแข่งขันกับยักษ์ใหญ่ด้วย AI ได้อย่างไร?
115. AI เปลี่ยนแปลงการตลาดที่มีอิทธิพลอย่างไร
116. AI เป็นภัยคุกคามต่อนักพัฒนาจริงหรือ? เดวิน และ Microsoft AutoDev
117. แชทบอท AI สำหรับอีคอมเมิร์ซ กรณีศึกษา
118. สุดยอดแชทบอท AI สำหรับอีคอมเมิร์ซ แพลตฟอร์ม
119. จะติดตามสิ่งที่เกิดขึ้นในโลก AI ได้อย่างไร?
120. ฝึกฝน AI ก้าวแรกสู่การนำ AI มาประยุกต์ใช้กับธุรกิจของคุณต้องทำอย่างไร?
121. ความฉงนสนเท่ห์ Bing Copilot หรือ You.com? เปรียบเทียบเครื่องมือค้นหา AI
122. อาณาจักร โมเดลภาษาที่ก้าวล้ำจาก Apple?
123. ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ในโปแลนด์
124. Google Genie — โมเดล AI ที่สร้างโลกเชิงโต้ตอบเต็มรูปแบบจากรูปภาพ
125. ระบบอัตโนมัติหรือการเสริม? สองแนวทางสู่ AI ในบริษัท
126. LLMOps หรือวิธีจัดการโมเดลภาษาในองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ