Оптимизация ИИ для бизнеса: Apriel-Nemotron-15b-Thinker

Современные ожидания от ИИ моделей

Сегодня от ИИ моделей ожидается выполнение сложных задач, таких как решение математических задач, интерпретация логических утверждений и помощь в принятии решений в бизнесе. Для создания таких моделей необходимо интегрировать математическое мышление, научное понимание и продвинутую распознаваемость шаблонов.

Проблемы ресурсозатратности

Основной проблемой в разработке ИИ является высокая ресурсозатратность моделей. Несмотря на их мощные возможности, такие модели часто требуют значительное количество памяти и вычислительных ресурсов, что ограничивает их применение в реальном мире. Даже крупные компании могут столкнуться с трудностями в использовании моделей, требующих десятки гигабайт памяти.

Решение: Apriel-Nemotron-15b-Thinker

Исследователи ServiceNow представили Apriel-Nemotron-15b-Thinker — модель с 15 миллиардами параметров, что относительно немного по сравнению с конкурентами, но она демонстрирует производительность на уровне моделей почти в два раза больше. Основное преимущество заключается в ее экономии памяти и ресурсов.

Этапы обучения модели

Разработка Apriel-Nemotron-15b-Thinker проходила в три этапа:

• Непрерывное предобучение: Модель была обучена на более чем 100 миллиардах токенов, отобранных из областей, требующих глубокого мышления.
• Супервизированная дообучение: Использование 200,000 высококачественных демонстраций для калибровки ответов модели.
• Оптимизация: Финальная настройка с использованием методов оптимизации для повышения точности ответов.

Преимущества для бизнеса

Apriel-Nemotron-15b-Thinker обеспечивает:

• На 50% меньшее потребление памяти по сравнению с QWQ-32b и EXAONE-Deep-32b.
• На 40% меньше токенов в производственных задачах, что снижает затраты на вывод и увеличивает скорость.
• Конкурентоспособные результаты по сравнению с крупными моделями в задачах MBPP, BFCL и академических тестах.

Рекомендации по внедрению ИИ

Рассмотрите следующие шаги для эффективного внедрения ИИ в ваш бизнес:

1. Изучите, какие процессы можно автоматизировать и где ИИ может добавить максимальную ценность.
2. Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния инвестиций в ИИ.
3. Выберите инструменты, соответствующие вашим целям, и настройте их под свои нужды.
4. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.

Контакты и ресурсы

Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.

Пример решения на базе ИИ

Посмотрите практический пример решения на базе ИИ: продажный бот, который автоматизирует взаимодействие с клиентами круглосуточно и управляет общением на всех этапах клиентского пути.