Üretken yapay zeka ile tahmine dayalı yapay zekayı birleştirmek için gerçek zamanlı verilerden yararlanma - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Üretken yapay zeka ile tahmine dayalı yapay zekayı birleştirmek için gerçek zamanlı verilerden yararlanma - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

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 ağlar

  • 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 sonuçtaönemli mali kayıplar 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 Model en güncel verilere eriştiğinde tahminler veya bağlamsal olarak alakalı içerik üretebilir
  • Temel modellerde halüsinasyonların gerçekliğini telafi etmek

    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

    Gerçek zamanlı verileri büyük modellerin algoritmasına entegre etmek, halüsinasyonların sıklığını büyük ölçüde azaltabilir



    genel-15

    Bu tür veritabanları büyük miktarda bilgiyi tutabilmekte ve modele kolaylıkla erişilebilmesini sağlamakta, dolayısıyla modelin “belleği” görevini görmektedir

    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 Örneğin koşulların milisaniyeler içinde değiştiği finansal piyasalarda, güncel olmayan verilere güvenmek fırsatların kaçırılmasına, hatta bazen büyük mali kayıplara yol açabilmektedir Modeller bu durumda tahminlerine büyük bir güven duyabilirler ancak bunlar artık var olmayan bir gerçekliğe dayanmaktadır

      Üretken ve tahmine dayalı yapay zekanın geleceği

      Yapılandırılmamış depolama ve arama kapasitesiyle birleştirilen gerçek zamanlı veriler, temel modellere uzun süreli hafıza kazandırabilir Gerçek zamanlı veriler, bu gerçek zamanlı yapay zeka uygulama yığınının ayrılmaz bir parçasıdır ve operasyonel veritabanlarının yapay zeka hattıyla sıkı bir şekilde entegre olması zorunludur

      Güncelliğini yitirmiş veriler ve bunun tahmine dayalı sonuçlar üzerindeki etkisi

      Yapay zeka alanında “çöp girer, çöp çıkar” atasözü doğrudur Modeller eksik, önyargılı veya güncelliğini kaybetmiş bilgiler kullanılarak oluşturulduğunda veya güçlendirildiğinde tahmine dayalı sonuçlar etkilenir 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

      Gerçek zamanlı verileri üretken ve tahmine dayalı yapay zeka modellerine entegre etmek yalnızca teknik bir gelişme değil, aynı zamanda felsefi bir değişimdir Güncel olmayan veriler doğruluk yanılsamasını verir


      Veriye dayalı (veriye dayalı karar verme) çağda, yapay zekanın (AI) rolü temeldir 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 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 Ancak bu modellerin etkinliği, kullandıkları verilerin kalitesi ve alaka düzeyiyle yakından bağlantılıdır

      Gerçek zamanlı yapay zekada veritabanlarının rolü

      Yapay zekayla zenginleştirilmiş üretken uygulamalar için hiper bağlamsallaştırılmış, kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmanın temeli, kuruluşun belge ve kontrol sisteminde yatmaktadır Bu halüsinasyonlar, modelin en güncel veya bağlamsal olarak alakalı bilgileri içermesi gerekmeyen standart bir veri setine dayanması nedeniyle ortaya çıkar Borsa trendlerini tahmin etmekten kullanıcılar için kişiselleştirilmiş içerik oluşturmaya kadar yapay zeka modelleri vazgeçilmezdir

    • Güvenlik kaygıları: Otonom sürüş veya tıbbi teşhis gibi kişisel güvenliğin bazı kritik alanlarında güncel olmayan veriler bir ölüm kalım meselesi olabilir — yüksek boyutlu vektör tabanları tarafından yönetilen yapılandırılmamış veriler