[ad_1]
أعلنت Outerbounds ، وهي شركة ناشئة للبنية التحتية للتعلم الآلي ، اليوم عن إمكانات منتجات جديدة لمساعدة المؤسسات على الاستعداد واعتماد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT.
يهدف مؤسسو الشركة ، الرئيس التنفيذي Ville Tuulos و CTO Savin Goyal ، وكلاهما من علماء بيانات Netflix السابقين ، إلى وضع Outerbounds كمزود رائد للبنية التحتية ML حيث تتطلع الشركات بشكل متزايد إلى الاستفادة من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs).
تشمل الميزات الجديدة المضافة إلى النظام الأساسي حوسبة GPU لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي التكوينية ، والأمن والامتثال على مستوى البنوك ، ودعم محطة العمل لعلماء البيانات. تهدف هذه الميزات إلى مساعدة العملاء على شحن مشاريع البيانات و ML و AI بشكل أسرع ، مع الاحتفاظ بالسيطرة على بياناتهم ونماذجهم.
أوضح Tuulos الأساس المنطقي للميزات الجديدة في مقابلة أجريت معه مؤخرًا مع VentureBeat ، قائلاً: “لا ينبغي أن يكون اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليفي وماجستير في العلوم (LLMs) حلاً سريعًا أو وسيلة للتحايل. يجب أن تكون مصممة لتحسين منتجات الشركة بطرق مفيدة “.
وأضاف: “على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي جديد ولامع ومثير اليوم ، فإن الذكاء الاصطناعي ليس عذراً على المدى الطويل لتوفير تجربة منتج دون المستوى”. “ستتعلم أفضل الشركات كيفية تكييف تقنيات الذكاء الاصطناعي وتخصيصها لدعم منتجاتها بطرق محددة ، وليس فقط كإضافة دردشة سهلة.”
الاستفادة من جذور Netflix
منذ إطلاقها في عام 2021 ، لعبت Outerbounds دورًا أساسيًا في نجاح العديد من الشركات مثل Trade Republic و Convoy و Wadhwani AI. والجدير بالذكر أن Trade Republic نشرت ميزة جديدة مدعومة من ML في ستة أسابيع فقط ، مما أدى إلى زيادة مباشرة في مقاييس المنتج ، وذلك بفضل Outerbounds.
تم إنشاء Outerbounds على Metaflow ، وهو إطار عمل مفتوح المصدر تم إنشاؤه في Netflix بواسطة مؤسسي Outerbounds في عام 2019. ويستخدم Metaflow حاليًا من قبل المئات من مؤسسات ML وعلوم البيانات الرائدة في مختلف الصناعات ، مثل Netflix و Zillow و 23andMe و CNN Media جروب ودايسون.
قال Tuulos أن Outerbounds أضافت نهجًا فريدًا إلى MLOps وإدارة دورة حياة ML ، والتي تركز على تجربة المستخدم بدلاً من القدرات التقنية.
قال تولوس: “منذ البداية ، ركزنا على تجربة المستخدم”. “نظرًا لأن المجال جديد جدًا ، فقد ركزت العديد من الحلول الأخرى على القدرات التقنية ، مع تجربة تجربة المستخدم كفكرة لاحقة. لقد اعتقدنا دائمًا أن التكنولوجيا ستنضج ، وكما هو الحال دائمًا ، فإن أفضل تجربة للمستخدم هي التي تفوز في النهاية “.
تكامل سلس وأمان على مستوى البنوك
على الرغم من تعقيدات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، تمكنت Outerbounds من استخدام خبرتها للتنقل في المشهد غير الناضج والفوضوي. قال تولوس: “إن وجود أساس متين لأي مشروع ذكاء اصطناعي أمر بالغ الأهمية” ، مسلطًا الضوء على الحاجة إلى البيانات والحساب والتنسيق والإصدار في أي مشروع للذكاء الاصطناعي.
ردد Savin Goyal ، الشريك المؤسس ورئيس قسم التكنولوجيا في Outerbounds ، مشاعر Tuulos حول أهمية بناء أساس متين للذكاء الاصطناعي. قال ، “يجب أن تفي ML و AI بنفس معايير الأمان مثل جميع البنية التحتية الأخرى ، إن لم يكن أكثر.”
وأضاف غويال: “نحن نتبع نموذج نشر سحابي prem”. “يتم تشغيل كل شيء على حساب السحابة الخاص بالعميل من خلال سياسات الأمان والحوكمة الخاصة بهم. نحن نتكامل مع حلول Snowflake و Databricks والمصدر المفتوح. “
قال Goyal أيضًا أن Outerbounds تساعد العملاء على مواجهة تحديات مثل الحوكمة النموذجية والشفافية والتحيز الذي يأتي مع نشر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية.
“وجهة نظرنا هي أنه لا يمكن أن يكون هناك – ولا ينبغي أن يكون – كيانًا واحدًا يملي معنى التحيز وما هو مقبول عندما يتعلق الأمر بـ GenAI. يجب أن تكون كل شركة مسؤولة عن هذه الاختيارات بناءً على فهمها للسوق – على غرار كيفية مسؤولية الشركات عن سلوكها اليوم حتى بدون GenAI ، “قال. “نمنح الشركات الأدوات حتى تتمكن من تخصيص GenAI وضبطها وفقًا لاحتياجاتها الخاصة.”
نهج محوره الإنسان لعمليات ML
تبرز Outerbounds في سوق مزدحم بنهج فريد لعمليات ML. قال تولوس: “نحن نبني بنية تحتية تتمحور حول الإنسان تجعل علماء البيانات ومطوري البيانات منتجين قدر الإمكان”.
مع تحديث الميزة ، تهدف Outerbounds إلى حل مشكلة الوصول إلى البيانات ، والتي يراها Goyal على أنها “عنق الزجاجة الأساسي”. قال ، “كم من الوقت يستغرق الفرد للتكرار من خلال مجموعة متنوعة من التكرارات والفرضيات المختلفة؟ إذا كنت تقضي 20 دقيقة للوصول إلى البيانات التي تحتاجها ، فسيؤدي ذلك بطبيعة الحال إلى كسر حالة التدفق لديك “.
تعمل الميزات التي تم إصدارها اليوم على مواءمة Outerbounds مع مهمتها لتسهيل اعتماد الشركات على ML و AI في أجزاء أكثر من أعمالها. تتصور الشركة مستقبلًا يمكن فيه تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في كل مكان ، وهذه التحسينات الجديدة هي خطوة نحو تحقيق هذه الرؤية.
مع استمرار تطور مجال الذكاء الاصطناعي ، تتصارع الشركات مع تعقيدات التنفيذ والحوكمة. تضع Outerbounds ، بميزاتها الجديدة ، نفسها في طليعة هذا التحول ، حيث تقدم حلولًا ليست متطورة تقنيًا فحسب ، بل تضع في اعتبارها أيضًا تجربة المستخدم ومخاوف الحوكمة. من خلال عروضها الجديدة ، تمهد Outerbounds الطريق لاستخدام أوسع وأكثر فعالية للذكاء الاصطناعي و ML في المؤسسة.
[ad_2]
