genel-15
Gerçek zamanlı verileri büyük modellerin algoritmasına entegre etmek, halüsinasyonların sıklığını büyük ölçüde azaltabilir
Gerçek zamanlı verileri üretken ve tahmine dayalı yapay zeka modellerine entegre etmek yalnızca teknik bir gelişme değil, aynı zamanda felsefi bir değişimdir Modeller bu durumda tahminlerine büyük bir güven duyabilirler ancak bunlar artık var olmayan bir gerçekliğe dayanmaktadır
Büyük yapay zeka modelleri inanılmaz derecede güçlüdür ancak aynı zamanda temel modellerde “halüsinasyon” olarak bilinen bir olgu olan anlamsız veya yanlış içerik üretmeye de yatkındırlar ağlar Gerçek zamanlı veri bağlamının yanı sıra konuşma geçmişini de hesaba katan yanıtlar sağlamak ve verileri yerel LLM formatında depolama ve arama yeteneğine sahip olmak için büyük dil modelleri (LLM) için bir uzun süreli bellek katmanına ihtiyaçları vardır Bu, gerçek zamanlı karar almayı desteklemek için yapay zekanın gücünden yararlanmak ve yapay zekanın sunabileceği yüksek değerli tahmin gücüne erişmek isteyen işletmeler için çok önemlidir Güncelliğini yitirmiş verilerin ve halüsinasyonların yarattığı zorlukların üstesinden gelinerek yapay zekanın gerçek potansiyeli ortaya çıkarılabilir ve bu da onu geleceğin veri odaklı stratejileri için paha biçilmez bir varlık haline getirebilir Örneğin koşulların milisaniyeler içinde değiştiği finansal piyasalarda, güncel olmayan verilere güvenmek fırsatların kaçırılmasına, hatta bazen büyük mali kayıplara yol açabilmektedir
Eski verilerin kullanımına bağlı olası sonuçlara genel bakış:
- Ticari kararlar: Finans, sağlık ve hatta perakende sektöründe eski verilere dayanan kararlar, siparişlerde veya yeniden stoklamada hatalara, akılsızca yerleşimlere ve yatırımlara yol açabilir
Güncelliğini yitirmiş veriler ve bunun tahmine dayalı sonuçlar üzerindeki etkisi
Yapay zeka alanında “çöp girer, çöp çıkar” atasözü doğrudur
Bu deneyimleri yaratmak için geliştiricilerin büyük hacimleri depolayabilen ve yapılandırılmamış verileri verimli bir şekilde yönetmelerine ve aramalarına olanak tanıyan güçlü, çok modelli bir veritabanı platformuna erişimini garanti edebilmeliyiz
Veriye dayalı (veriye dayalı karar verme) çağda, yapay zekanın (AI) rolü temeldir Ancak bu modellerin etkinliği, kullandıkları verilerin kalitesi ve alaka düzeyiyle yakından bağlantılıdır
- Tüketici deneyimi: Çevrimiçi öneri sistemleri veya kişiselleştirilmiş pazarlama gibi müşteri odaklı hizmetler sunarken, güncel olmayan verilere dayanan tahminler, kullanıcı katılımında ve memnuniyetinde bir düşüşe neden olabilir, hatta şirketin itibarı üzerinde, özellikle de sosyal medyadaki imajı aracılığıyla, yansımalara neden olabilir
Gerçek zamanlı yapay zekada veritabanlarının rolü
Yapay zekayla zenginleştirilmiş üretken uygulamalar için hiper bağlamsallaştırılmış, kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmanın temeli, kuruluşun belge ve kontrol sisteminde yatmaktadır Değişimin her zamankinden daha sık olduğu bir dünyaya doğru ilerledikçe, yapay zekanın uyum sağlama ve doğru, bağlamsal bilgileri sağlama yeteneği, etkili karar vermenin olmazsa olmazı olacaktır Borsa trendlerini tahmin etmekten kullanıcılar için kişiselleştirilmiş içerik oluşturmaya kadar yapay zeka modelleri vazgeçilmezdir — yüksek boyutlu vektör tabanları tarafından yönetilen yapılandırılmamış veriler
Üretken ve tahmine dayalı yapay zekanın geleceğiYapılandırılmamış depolama ve arama kapasitesiyle birleştirilen gerçek zamanlı veriler, temel modellere uzun süreli hafıza kazandırabilir