मोठ्या भाषिक मॉडेल्स (LLMs) झपाट्याने विकसित झाले आहेत. हे मॉडेल संशोधन उत्सुकतेतून विविध ॲप्लिकेशन्ससाठी शक्तिशाली साधने बनले आहेत. या मार्गदर्शिकेत, आम्ही AI वर्कलोड्स स्केल करण्यासाठी विविध मार्ग शोधणार आहोत.
Amazon Bedrock Knowledge Bases कस्टम कनेक्टरद्वारे रिअल-टाइम डेटा प्रवाहित करा आणि आपल्या AI ॲप्लिकेशन्स अधिक सक्षम करा.
अँथ्रोपिकने क्लॉड एआय मॉडेलमध्ये संशोधन कार्य सुरू केले आहे, जे वेग आणि गुणवत्तेचा समतोल साधते. हे मॉडेल काही मिनिटांत माहिती मिळवते आणि योग्य संदर्भ देते.
क्लॉड डेस्कटॉपला रिअल-टाइम डेटा देण्यासाठी MCP सर्व्हर तयार करणे, ज्यामुळे विश्लेषण क्षमता वाढेल.
मोठ्या भाषेच्या मॉडेल्ससाठी (LLMs) मोठा संदर्भ खरोखरच महत्त्वाचा आहे का? या संदर्भात AI कंपन्यांमध्ये स्पर्धा सुरू आहे. हे मॉडेल अधिक माहिती प्रक्रिया करू शकतात का?
GenomOncology ने BioMCP सादर केले, जे AI प्रणालींना वैद्यकीय माहितीमध्ये प्रवेश करण्यास मदत करते. हे AI-आधारित प्रगतीसाठी नवीन शक्यता निर्माण करते.
Red Hat ने Konveyor AI सादर केले आहे, जे जनरेटिव्ह AI आणि स्टॅटिक कोड विश्लेषणाचा वापर करून लेगसी ॲप्लिकेशन्सचे आधुनिकीकरण सुलभ करते. हे Kubernetes सारख्या क्लाउड-नेटिव्ह वातावरणात स्थलांतर करण्यासाठी मदत करते, विकासकांना सक्षम करते आणि प्रक्रिया वेगवान करते.
AI वेगाने विकसित होत आहे. कंपन्या मोठी गुंतवणूक करत आहेत. ChatGPT सारखे जनरेटिव्ह मॉडेल्स लोकप्रिय आहेत, पण Reasoning AI मॉडेल्सही महत्त्वाचे आहेत. व्यवसायाच्या धोरणासाठी या दोन प्रकारांमधील फरक समजून घेणे आवश्यक आहे.
Mistral AI ने Mistral OCR सादर केले आहे, जे LLM वापरून जटिल दस्तऐवजांचे डिजिटायझेशन करते. हे केवळ मजकूर ओळखत नाही, तर प्रतिमा, तक्ते आणि लेआउटसह संपूर्ण रचना समजून घेते. यात एम्बेडेड प्रतिमा काढण्याची आणि Markdown/JSON आउटपुट देण्याची क्षमता आहे, ज्यामुळे माहितीचे विश्लेषण सोपे होते.
Mistral OCR आणि Google Gemma 3 सारख्या प्रगत तंत्रज्ञानामुळे डॉक्युमेंट प्रोसेसिंगमध्ये अभूतपूर्व अचूकता आणि संदर्भ जागरूकता येत आहे. हे AI एजंट्सना जटिल डॉक्युमेंट्स मानवांप्रमाणे समजून घेण्यास आणि त्यांच्याशी संवाद साधण्यास सक्षम करते, विशेषतः RAG सिस्टीमसाठी उपयुक्त आहे.
