Điều quan trọng nhất trong số đó là chuẩn bị dữ liệu và cung cấp dữ liệu cho các mô hình phù hợp để tạo ra nội dung và thông tin chi tiết có giá trị.

Trong khi những thách thức như vậy nhận được nhiều sự chú ý thì hệ thống giúp xây dựng và nuôi dưỡng các giải pháp GenAI thường bị bỏ qua và chưa được quan tâm đúng mức . Phần mềm có thể vẫn đang chiếm lĩnh thế giới, nhưng cơ sở hạ tầng có thể giúp các tổ chức đáp ứng nhu cầu của kỷ nguyên AI đang đặt ra mục tiêu.

Những trở ngại chính bao gồm sự khan hiếm của một số thành phần nhất định, chẳng hạn như chip GPU giúp thúc đẩy tính toán GenAI. Một số tổ chức đợi tới một năm hoặc lâu hơn để có được silicon quý giá.

Các kỹ sư có thể kết nối các đường dẫn dữ liệu với thiết bị phù hợp để hỗ trợ các mô hình GenAI, chưa nói đến việc đào tạo, tăng cường hoặc tinh chỉnh chúng để đáp ứng nhu cầu kinh doanh cũng đã khó tuyển dụng và còn khó giữ chân hơn.

Những trở ngại này cho thấy một thực tế rõ ràng: hầu hết các công ty đều chậm trễ trong việc xây dựng nền tảng để hỗ trợ GenAI. Tuy nhiên, thành công trong nền kinh tế toàn cầu đang phát triển phụ thuộc vào việc các tổ chức có thể kiến ​​trúc các hệ thống có khả năng tạo ra giá trị từ GenAI một cách nhanh chóng và hiệu quả như thế nào.

Để xây dựng nền tảng phù hợp cho các ứng dụng GenAI, điều quan trọng là phải hiểu cách thức hoạt động của các mô hình ngôn ngữ hỗ trợ chúng.

Mã thông báo dữ liệu là loại tiền tệ quan trọng của AI

Các mô hình ngôn ngữ lớn GenAI (LLM) được đào tạo về các chuỗi chữ cái, từ hoặc cụm từ được gọi là mã thông báo dữ liệu, đơn vị đầu vào nhỏ nhất mà mô hình xử lý và học cách dự đoán mã thông báo tiếp theo trong một chuỗi. Mỗi mô hình có các cửa sổ ngữ cảnh hoặc thước đo số lượng mã thông báo dữ liệu mà mô hình có thể xem xét cùng một lúc.

Các mô hình GenAI yêu cầu điều chỉnh lặp đi lặp lại, liên tục, cho phép các thuật toán xử lý lượng lớn dữ liệu một cách liên tục khi chúng huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình. Khi dữ liệu đi vào các mô hình, chúng sẽ thực hiện các phép tính và tạo đầu ra.

LLM, cũng như các mô hình ngôn ngữ nhỏ , yêu cầu cơ sở hạ tầng đáng tin cậy để hỗ trợ các quy trình tính toán này, quy trình này trở nên phức tạp hơn khi cửa sổ ngữ cảnh ngày càng lớn hơn.

Cơ sở hạ tầng CNTT truyền thống, sử dụng silicon truyền thống như CPU, thường không đủ để đáp ứng nhu cầu xử lý song song của AI.

Cùng với những thách thức, phần lớn dữ liệu và ứng dụng này đã phát triển phi tập trung theo thời gian, chạy tại cơ sở, trên nhiều đám mây và ở rìa. Do đó, các bộ phận CNTT đang tập trung vào các phương pháp tính toán phân tán.

Theo nghiên cứu của Dell, ngày nay 82% các nhà lãnh đạo CNTT thích cách tiếp cận tại chỗ hoặc kết hợp để triển khai GenAI.

Thực hiện một cách tiếp cận mới

Để tận dụng tối đa sự bùng nổ của AI, mọi doanh nghiệp phải tạo ra các kết quả có thể lặp lại khi họ tạo ra nội dung trên quy mô lớn.

Điều đó đòi hỏi phải mua sắm các công nghệ có khả năng cung cấp sức mạnh tính toán để hỗ trợ đầu vào và đầu ra của mô hình. Ví dụ: nó yêu cầu các tổ chức ghép nối các máy chủ với bộ lưu trữ để mang lại hiệu suất tốt nhất có thể cho các mô hình hỗ trợ ứng dụng GenAI.

Thông thường, các tổ chức chọn đưa AI đến gần nơi chứa dữ liệu để giảm độ trễ, giảm chi phí và duy trì bảo mật dữ liệu bằng cách giữ thông tin nhạy cảm trong môi trường được kiểm soát. Tuy nhiên, con đường phía trước không phải lúc nào cũng rõ ràng.

Các đối tác đáng tin cậy như Dell Technologies có thể trợ giúp bằng cách cung cấp các tài liệu tham khảo và công cụ công nghệ có thể đóng vai trò là ngọn hải đăng cho các tổ chức đang nỗ lực xây dựng nền tảng AI.

Chúng tôi gọi phương pháp này là Nhà máy AI của Dell, một danh mục sản phẩm và dịch vụ được điều chỉnh cho khối lượng công việc AI và được thiết kế để đạt được kết quả có thể lặp lại. Dell AI Factory sẽ giúp khách hàng xác định các trường hợp sử dụng AI sẽ mang lại tác động kinh doanh lớn nhất, đồng thời giúp triển khai và mở rộng quy mô các ứng dụng GenAI với các giải pháp và thiết kế tham chiếu đã được xác thực.

Các nhóm dịch vụ chuyên nghiệp của Dell luôn sẵn sàng hỗ trợ các tổ chức ở mọi bước trong hành trình GenAI, bao gồm cả việc giúp các tổ chức xác định các đối tác tiềm năng để hợp tác từ hệ sinh thái mở.

Ngày nay, các tổ chức nhận ra rằng việc tăng tốc chuyển sang lĩnh vực AI là một điều bắt buộc trong kinh doanh. Để tồn tại và phát triển, mọi doanh nghiệp đều phải củng cố nền tảng của mình.

Thời đại của nhà máy AI đã đến.

Casti Hub dịch

Nguồn: Forbes