עלייתם של סוכני AI: שותפים דיגיטליים בכוח העבודה המודרני
סוכני AI הופכים במהירות לנכסים הכרחיים בכוח העבודה המודרני, ומוכנים לחולל מהפכה באופן שבו עובדי ידע ושירות פועלים. שותפים דיגיטליים אלה נועדו להשתלב בצורה חלקה בתהליכי עבודה קיימים, המסוגלים לבצע מגוון רחב של משימות, כולל:
- עיבוד הזמנות: ניהול ועיבוד יעיל של הזמנות לקוחות, ייעול תפעול והפחתת התערבות ידנית.
- גילוי מידע: זיהוי ואחזור מהיר של מידע רלוונטי ממערכי נתונים עצומים, המאפשר קבלת החלטות ותובנות מונחות נתונים.
- ביצוע משימות יזום: צפייה וטיפול יזום בבעיות או הזדמנויות פוטנציאליות, שיפור היעילות והזריזות התפעולית הכוללת.
בניגוד לצ’אטבוטים מסורתיים של AI, לסוכני AI יש את היכולת הייחודית לבצע פעולות אוטונומיות עם פיקוח אנושי מינימלי. רמה זו של אוטונומיה דורשת יכולות עיבוד נתונים חזקות כדי להבטיח קבלת החלטות מדויקת ויעילה. סוכנים מסתמכים על זרם מתמיד של נתונים כדי ליידע את ההיגיון שלהם, מה שיכול להיות מאתגר במיוחד כאשר עוסקים בידע קנייני או במידע בזמן אמת המשתנה במהירות.
התמודדות עם אתגר הנתונים: הבטחת דיוק ואמינות הסוכן
אחד האתגרים הקריטיים בפיתוח ופריסה של סוכני AI הוא הבטחת זרימה עקבית של נתונים באיכות גבוהה. ללא גישה למידע רלוונטי ומעודכן ממקורות שונים, ההבנה של סוכן עלולה להידרדר, מה שיוביל לתגובות לא אמינות ולהפחתת הפרודוקטיביות. זה נכון במיוחד כאשר סוכנים צריכים לגשת לידע קנייני המאוחסן מאחורי חומות האש של החברה או להשתמש במידע בזמן אמת המשתנה במהירות.
ג’ואי קונוויי, מנהל בכיר של תוכנת AI גנרטיבית לארגונים ב-Nvidia, הדגיש את החשיבות של איכות הנתונים, ואמר, ‘ללא זרם מתמיד של תשומות באיכות גבוהה - ממסדי נתונים, אינטראקציות משתמשים או אותות מהעולם האמיתי - ההבנה של סוכן עלולה להיחלש, מה שהופך את התגובות לפחות אמינות, מה שהופך את הסוכנים לפחות פרודוקטיביים’.
מיקרו-שירותי NeMo: ערכת כלים מקיפה לפיתוח סוכני AI
כדי להתמודד עם אתגרים אלה ולהאיץ את הפיתוח והפריסה של סוכני AI, Nvidia מציגה את מיקרו-שירותי NeMo. חבילת כלים זו כוללת חמישה מרכיבים מרכזיים:
Customizer: מאפשר כוונון עדין של מודלים גדולים של שפה (LLMs), ומספק תפוקת אימונים גבוהה עד פי 1.8. זה מאפשר למפתחים להתאים במהירות מודלים למערכי נתונים ספציפיים, לייעל את הביצועים והדיוק. ה-Customizer מציע ממשק תכנות יישומים (API) המאפשר למפתחים לאצור מודלים ביעילות לפני הפריסה.
Evaluator: מפשט את ההערכה של מודלים ותהליכי עבודה של AI בהתבסס על מדדי ביצועים מותאמים אישית ותעשייתיים. עם חמישה קריאות API בלבד, מפתחים יכולים להעריך באופן מקיף את הביצועים של פתרונות ה-AI שלהם, ולהבטיח שהם עומדים בסטנדרטים הנדרשים.
Guardrails: משמש כרשת ביטחון, ומונע ממודלים או סוכנים של AI להתנהג בדרכים לא בטוחות או מחוץ לתחום. זה מבטיח תאימות והתנהגות אתית, ומוסיף רק חצי שנייה של השהיה תוך מתן יעילות פי 1.4.
Retriever: מעצים מפתחים לבנות סוכנים שיכולים לחלץ נתונים ממערכות שונות ולעבד אותם במדויק. זה מאפשר יצירה של צינורות נתונים מורכבים של AI, כגון יצירה מוגברת אחזור (RAG), ומשפר את יכולתו של הסוכן לגשת ולהשתמש במידע רלוונטי.
Curator: מאפשר למפתחים לסנן ולעדן נתונים המשמשים לאימון מודלים של AI, ולשפר את דיוק המודל ולהפחית הטיות. על ידי הבטחה שרק נתונים באיכות גבוהה משמשים, ה-Curator עוזר ליצור סוכני AI אמינים ויעילים יותר.
לדברי קונוויי, ‘מיקרו-שירותי NeMo קלים לתפעול ויכולים לפעול על כל תשתית מחשוב מואצת, הן באתר והן בענן, תוך מתן אבטחה, יציבות ותמיכה ברמה ארגונית’.
דמוקרטיזציה של פיתוח סוכני AI: נגישות לכולם
Nvidia תכננה את כלי NeMo מתוך מחשבה על נגישות, ומבטיחה שמפתחים עם ידע כללי ב-AI יוכלו למנף אותם באמצעות קריאות API פשוטות. דמוקרטיזציה זו של פיתוח סוכני AI מעצימה ארגונים לבנות מערכות מרובות סוכנים מורכבות, שבהן מאות סוכנים מיוחדים משתפים פעולה כדי להשיג מטרות מאוחדות תוך עבודה לצד חברי צוות אנושיים.
תמיכה רחבה במודלים: אימוץ מערכת אקולוגית פתוחה של AI
מיקרו-שירותי NeMo מתגאים בתמיכה נרחבת במגוון רחב של מודלים פופולריים של AI פתוח, כולל:
- משפחת מודלים Llama של Meta Platforms Inc.
- משפחת Phi של Microsoft של מודלים קטנים של שפה
- מודלים Gemma של Google LLC
- מודלים Mistral
יתר על כן, Llama Nemotron Ultra של Nvidia, המוכר כמודל פתוח מוביל לנימוק מדעי, קידוד ומדדי מתמטיקה מורכבים, נגיש גם הוא באמצעות המיקרו-שירותים.
אימוץ תעשייתי: מערכת אקולוגית הולכת וגדלה של שותפים
ספקי שירותי AI מובילים רבים כבר שילבו את מיקרו-שירותי NeMo בפלטפורמות שלהם, כולל:
- Cloudera Inc.
- Datadog Inc.
- Dataiku
- DataRobot Inc.
- DataStax Inc.
- SuperAnnotate AI Inc.
- Weights & Biases Inc.
אימוץ נרחב זה מדגיש את הערך והרבגוניות של מיקרו-שירותי NeMo במערכת האקולוגית של AI. מפתחים יכולים להתחיל מיד להשתמש במיקרו-שירותים אלה באמצעות מסגרות AI פופולריות כגון CrewAI, Haystack by Deepset, LangChain, LlamaIndex ו-Llamastack.
יישומים בעולם האמיתי: הנעת ערך עסקי
השותפים וחברות הטכנולוגיה של Nvidia כבר ממנפים את מיקרו-שירותי NeMo החדשים כדי לבנות פלטפורמות סוכני AI חדשניות ולצרף חברי צוות דיגיטליים, ולהניע ערך עסקי מוחשי.
AT&T Inc.: השתמשה ב-NeMo Customizer ו-Evaluator כדי לכוונן מודל Mistral 7B לשירותים מותאמים אישית, מניעת הונאה ואופטימיזציה של ביצועי רשת, מה שהביא לדיוק מוגבר של סוכני AI.
BlackRock Inc.: משלבת את המיקרו-שירותים בפלטפורמת הטכנולוגיה Aladdin שלה כדי לאחד את ניהול ההשקעות באמצעות שפת נתונים משותפת, ולשפר את היעילות ויכולות קבלת ההחלטות.
צלילה עמוקה לתוך רכיבי מיקרו-שירותי NeMo
כדי להעריך באופן מלא את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של מיקרו-שירותי NeMo, חיוני להתעמק בכל רכיב:
Customizer: התאמת LLMs למשימות ספציפיות
מיקרו-השירות Customizer הוא מחליף משחק עבור ארגונים המבקשים להתאים מודלים גדולים של שפה (LLMs) לצרכים הספציפיים שלהם. הוא מתמודד עם האתגר של LLMs למטרות כלליות שאינם מתאימים תמיד באופן אידיאלי ליישומים נישתיים או למערכי נתונים קנייניים.
תכונות עיקריות:
- יכולות כוונון עדין: מאפשר למפתחים לכוונן LLMs באמצעות הנתונים שלהם, ולהתאים את הידע וההתנהגות של המודל למשימות ספציפיות.
- תפוקת אימונים מוגברת: מספק תפוקת אימונים גבוהה עד פי 1.8 בהשוואה לשיטות כוונון עדין מסורתיות, ומאיץ את תהליך התאמה אישית של המודל.
- ממשק מונחה API: מציע API ידידותי למשתמש המאפשר למפתחים לאצור מודלים במהירות, ולהבטיח שהם מותאמים לפריסה.
יתרונות:
- דיוק משופר: כוונון עדין של LLMs עם נתונים רלוונטיים משפר משמעותית את הדיוק והביצועים ביישומים ספציפיים.
- זמן פיתוח מופחת: תפוקת אימונים מואצת ו-API יעיל מפחיתים את הזמן הנדרש להתאמה אישית של מודלים.
- יעילות משופרת: מודלים מותאמים מובילים לסוכני AI יעילים יותר, המסוגלים לספק תוצאות טובות יותר עם פחות משאבים.
Evaluator: הערכת ביצועי מודל בביטחון
מיקרו-השירות Evaluator נועד לפשט את התהליך המורכב לעתים קרובות של הערכת ביצועי מודל AI. הוא מספק מסגרת סטנדרטית להערכת מודלים מול מדדי ביצועים מותאמים אישית ותעשייתיים, ומבטיח שהם עומדים בסטנדרטים הנדרשים.
תכונות עיקריות:
- הערכה פשוטה: מאפשר למפתחים להעריך מודלים ותהליכי עבודה של AI עם חמישה קריאות API בלבד, ומייעל את תהליך ההערכה.
- מדדי ביצועים מותאמים אישית ותעשייתיים: תומך הן במדדי ביצועים מותאמים אישית המותאמים ליישומים ספציפיים והן במדדי ביצועים סטנדרטיים בתעשייה להשוואות רחבות יותר.
- דיווח מקיף: מייצר דוחות מפורטים על ביצועי מודל, ומספק תובנות לגבי תחומים לשיפור.
יתרונות:
- קבלת החלטות מונחות נתונים: מספק נתונים אובייקטיביים כדי ליידע החלטות לגבי בחירתמודל, אימון ופריסה.
- איכות מודל משופרת: מזהה תחומים לשיפור, מה שמוביל למודלים AI באיכות גבוהה ואמינים יותר.
- סיכון מופחת: מבטיח שמודלים עומדים בדרישות הביצועים לפני הפריסה, ומפחית את הסיכון לבעיות בלתי צפויות.
Guardrails: הבטחת התנהגות AI בטוחה ואתית
מיקרו-השירות Guardrails הוא רכיב קריטי להבטחת שמודלים AI מתנהגים בצורה בטוחה, אתית ותואמת. הוא פועל כמערכת ניטור בזמן אמת, ומונע ממודלים ליצור תוכן לא הולם או מזיק.
תכונות עיקריות:
- ניטור בזמן אמת: מנטר באופן רציף את תפוקות המודל, ומזהה וחוסם תוכן שעלול להיות מזיק.
- כללים הניתנים להתאמה אישית: מאפשר למפתחים להגדיר כללים ומדיניות מותאמים אישית כדי להתאים לדרישות האתיות והתאימות הספציפיות שלהם.
- יעילות והשהיה נמוכה: מספק תאימות נוספת עם יעילות פי 1.4 ורק חצי שנייה יותר השהיה, וממזער את ההשפעה על הביצועים.
יתרונות:
- סיכון מופחת לנזק: מונע ממודלים ליצור תוכן שעלול להיות מזיק,פוגעני או מפלה.
- תאימות מובטחת: עוזר לארגונים לעמוד בתקנות רלוונטיות והנחיות אתיות.
- מוניטין משופר: מדגים מחויבות לפיתוח AI אחראי, ומשפר את האמון והמוניטין.
Retriever: שחרור הכוח של גישה לנתונים
מיקרו-השירות Retriever מעצים סוכני AI לגשת ולעבד נתונים ממגוון רחב של מקורות, ומאפשר להם לקבל החלטות מושכלות יותר ולספק תגובות מדויקות יותר.
תכונות עיקריות:
- חילוץ נתונים: מאפשר לסוכנים לחלץ נתונים ממערכות שונות, כולל מסדי נתונים, ממשקי API ומסמכים לא מובנים.
- עיבוד נתונים: מאפשר לסוכנים לעבד ולהמיר נתונים לפורמט המתאים לניתוח וקבלת החלטות.
- יצירה מוגברת אחזור (RAG): תומך ביצירה של צינורות נתונים מורכבים של AI, כגון RAG, ומשפר את יכולתו של הסוכן לגשת ולהשתמש במידע רלוונטי.
יתרונות:
- דיוק משופר: גישה למגוון רחב יותר של מקורות נתונים מובילה להחלטות מדויקות ומושכלות יותר.
- הקשר משופר: מספק לסוכנים הבנה מעמיקה יותר של ההקשר הסובב שאילתות משתמשים, ומאפשר תגובות רלוונטיות יותר.
- יעילות מוגברת: ממכן את תהליך חילוץ ועיבוד הנתונים, ומשחרר משאבים אנושיים למשימות אסטרטגיות יותר.
Curator: עידון נתונים לאימון מודל אופטימלי
מיקרו-השירות Curator ממלא תפקיד חיוני בהבטחת שמודלים AI מאומנים על נתונים באיכות גבוהה ובלתי מוטים. הוא מאפשר למפתחים לסנן ולעדן נתונים, להסיר מידע לא רלוונטי או מזיק ולהפחית את הסיכון להטיה במודלים המתקבלים.
תכונות עיקריות:
- סינון נתונים: מאפשר למפתחים לסנן נתונים בהתבסס על קריטריונים שונים, כגון תוכן, מקור ורלוונטיות.
- זיהוי הטיות: מזהה ומפחית הטיות פוטנציאליות בנתונים, ומבטיח הוגנות ושוויון בתוצאות המודל.
- העשרת נתונים: מאפשר למפתחים להעשיר נתונים במידע נוסף, ולשפר את הדיוק והשלמות של מערך נתוני האימון.
יתרונות:
- דיוק מודל משופר: אימון על נתונים באיכות גבוהה מוביל למודלים AI מדויקים ואמינים יותר.
- הפחתת הטיות: הפחתת הטיות בנתונים מבטיחה הוגנות ושוויון בתוצאות המודל.
- אמון משופר: בניית מודלים על נתונים בלתי מוטים משפרת את האמון במערכת ה-AI ובהחלטותיה.
סיכום: עידן חדש של אוטומציה מבוססת AI
מיקרו-שירותי NeMo של Nvidia מייצגים התקדמות משמעותית בתחום פיתוח סוכני AI. על ידי מתן חבילה מקיפה של כלים הנותנים מענה לאתגרים המרכזיים של גישה לנתונים, התאמה אישית של מודלים והתנהגות אתית, Nvidia מעצימה מפתחים לבנות פתרונות AI חדשניים המניעים ערך עסקי מוחשי. ככל שיותר ארגונים מאמצים סוכני AI, מיקרו-שירותי NeMo ללא ספק ימלאו תפקיד מרכזי בעיצוב עתיד העבודה והאוטומציה.