Vous vous perdez dans le vaste océan des sociétés d'IA ?

" Avec davantage de modèles open source et l'accent mis sur les petits modes de langage dont beaucoup sont open source, il semble que la valeur marchande passe de la zone 4 à la zone 5.

Il y a seulement quelques mois, il semblait qu'OpenAI avait conquis le marché du LLM et que personne ne serait jamais en mesure de rivaliser.

1. Ensuite, Meta AI et d'autres ont open source de nombreux modèles très performants.

2. Suivi par le travail remarquable de Microsoft visant à doter les petits modèles linguistiques (SLM) de capacités de raisonnement améliorées, ainsi que par des modèles open source.

3. Les organisations ont délaissé les approches dégradées (réglage fin) pour adapter les modèles à leur environnement, vers des approches non dégradées, comme RAG et les techniques d'ingénierie rapide.

4. Ces frameworks sans dégradé nécessitent une technologie vectorielle, des outils centrés sur les données et des frameworks RAG.

5. Les LLM deviennent un simple utilitaire et l'innovation a lieu dans la création d'applications alimentées par des LLM sous le capot.

6. Le marché s'oriente enfin vers une approche centrée sur les données.

7. Cette acquisition rapproche également OpenAI de la communauté des développeurs grâce à l'intégration de Rockset avec LangChian & LlamaIndex.

Objectif de l'application :

Compte tenu du schéma paysager ci-dessus, cette acquisition étend OpenAI de la zone 4 à la zone 5.

Rockset couvre les fonctionnalités suivantes de la zone 5 : recherche de vecteurs, outils centrés sur les données et frameworks RAG.

RAG est une méthode permettant aux grands modèles linguistiques (LLM) de récupérer des informations hautement contextuelles via une recherche sémantique, améliorant ainsi leur capacité à fournir des réponses à jour.

Il offre une alternative au réglage fin des modèles en raison de sa transparence, de son observabilité et de sa nature indépendante du modèle.

Émergence des technologies autour de RAG ; plusieurs nouvelles technologies ont émergé pour soutenir les principes de RAG, soulignant son importance croissante dans le domaine de l'IA.

Avec cette acquisition, OpenAI dispose d'une plate-forme de données agnostique modèle visant à améliorer son infrastructure de récupération.

Cette décision reflète la vision d'OpenAI selon laquelle les LLM évoluent vers un simple utilitaire, avec une valeur marchande dans la zone 5.

Rockset aborde des questions clés telles que la gouvernance, le stockage et l'organisation des données.

L'apprentissage en contexte gagne en importance en fournissant des données hautement contextuelles lors de l'inférence (lorsque le LLM est interrogé).

L'acquisition de Rockset répond au besoin d'une récupération de données efficace et précise, soutenant la tendance croissante de l'apprentissage en contexte.

L'avenir réside dans les applications qui apportent de la valeur et des fonctionnalités aux organisations.

ABN Asie se concentre sur la création de la pile d'applications, notamment la plateforme Ai-Worker, pour ajouter directement de la valeur aux entreprises clientes."

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

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