תחנות העבודה Dell Precision: מקדמות מינוף מודלי שפה AI

בואו ללמוד כיצד תוכלו לרתום את עצמת מודלי השפה הגדולים בתחנות העבודה Precision ולהנות מקפיצת מדרגה עסקית.

מינוף מודלי שפה גדולים (LLMs) בתחנות עבודה Precision מהווה קפיצת מדרגה לעסקים. המערכות המתקדמות שלנו מאפשרות עיבוד וניתוח נתונים מהיר ומדויק, תוך חילוץ תובנות המניעות חדשנות ויתרון תחרותי. שילוב מודלי שפה בתפעול מאפשר לחברות להפוך משימות מורכבות לאוטומטיות, לשפר את קבלת ההחלטות, לטפח תרבות של יעילות, ולהניע הצלחה בעידן הדיגיטלי. היתרונות ברורים: פרודוקטיביות משופרת, חיסכון בעלויות ויכולת לצפות מגמות שוק וצרכי ​​לקוח בדיוק יוצא דופן. זו לא רק התקדמות טכנולוגית, זהו ציווי אסטרטגי לשגשוג בעולם המונע יותר ויותר באמצעות נתונים.

נתחיל מהבסיס: מה זה בכלל Large Language Model? ואיך זה עובד?

LLMs הם אלגוריתמים שמסייעים ביצירת תוכן עם יכולת לא רק להבנת שפה, אלא גם לייצור שפה טבעית. LLMs מאומנים תחילה על מערכי נתונים מסיביים באמצעות תהליך הנקרא למידה עמוקה, אך LLM יכול גם ללמוד עם הזמן באמצעות קבלת נתונים נוספים ואימון מחדש. התהליך דומה לאופן שבו מוח אנושי לומד מקריאה והתנסות. מידת ה"חכמה" של המודל מותאמת לסוג, איכות וכמות הנתונים עליהם הוא הוכשר וכמות הפרמטרים במודל. פרמטרים דומים לסינפסות במוח האנושי: ככל שיש יותר פרמטרים, המוח מורכב יותר. זו הסיבה שככל שהדגמים גדלים בגודלם, הם גם גדלים ביכולתם.

זה אפשרי! גם לעסק שלכם

משימות עסקיות יומיומיות כבר עוברות מהפכה באמצעות יכולת ה-LLM לענות על שאלות בכל נושא ובכל שפה כמעט. לדוגמה, לכלי פרודוקטיביות מקוונים רבים יש שאלות ותשובות מבוססות בינה מלאכותית במטרה לספק תשובות מדויקות וכמעט מיידיות לשאלות שנוצרות מהנתונים המאוחסנים בפלטפורמה. בעוד ש-LLMs הם כלי רב עוצמה מרשים, כיצד תוכלו ליישם ביעילות LLM מיומן על הנתונים הספציפיים של העסק שלכם?

תהליך המכונה fine-tuning מאפשר התאמת ה-LLM לתגובה המבוססת על מספר מקורות מידע ספציפיים לחברה. באמצעות fine-tuning של LLM מיומן מראש על הנתונים העסקיים שלכם, אתם הופכים מודל שפה גנרי קיים למומחה בחברה. הנתונים שתכללו במודל תלויים בכם ובמקרה השימוש הספציפי, אבל הגידול הפוטנציאלי בפריון צפוי להיות יוצא דופן. טכניקה פופולרית בשם Retrieval-Augmented Generation RAG מביאה נתונים הכלולים בשאלת המשתמש, ולעתים קרובות מתקבלת תשובה מדויקת ללא צורך בעלות ומורכבות של תהליך ה-fine-tuning. יכולות שתורמות לקיצור ואטומצית משימוש כמו: בשיווק, באמצעות יצירת ותרגום פוסט לבלוגים או יצירת תיאורי מוצר מותאמים. מודלי שפה יכולים גם לייעל באופן מסיבי את המשימות האדמיניסטרטיביות באמצעות סיכום דוחות, יומני עבודה או תמלול פגישות, אספקת action items לחברי הצוות הרלוונטיים ולהנהלה כך ששום דבר לא יתפספס. הם הופכים לבעלי ערך רב בהנדסת תוכנה באמצעות יכולות שחזור קוד, ביצוע סקירת קוד וכתיבת פונקציות חדשות כמעט בכל שפת תוכנה. התפתחויות בתהליך שנקרא Stable Diffusion אפילו אפשרו ל-LLMs לתרגם טקסט ליצירת אמנות.

הפלטפורמות הראשונות שעולות לראש כשמזכירים בינה מלאכותית הן לעתים קרובות פלטפורמות בינה מלאכותית לשיחה כמו ChatGPT OpenAI, Gemini וקלוד 3, המופעלות על ידי LLMs חזקים מאוד המתארחים בענן. לשירותים אלה יש כבר מיליוני משתמשים המקיימים אינטראקציה דרך אתרי אינטרנט ואפליקציות. ניתן לגשת אליהם גם באופן פרוגרמטי באמצעות ממשקי API, מה שמאפשר לתוכנה או למוצרים לבקש תשובות מפלטפורמת הבינה המלאכותית לשיחה באמצעות בקשות רקע מיוחדות, מה שמביא בצורה חלקה את עצמת הבינה המלאכותית לכל היבט במוצר או בזרמי העבודה של החברה שלכם.

אתגרים ב-Cloud-Based LLMs

למרות ש-LLM הפרוסים בענן הם רבי עוצמה ונגישים בקלות ללא חומרה מיוחדת מלבד חיבור לאינטרנט, ישנם מצבים עסקיים בהם LLM בענן עשוי להיות לא נוח ו-LLM הפועל באופן מקומי עשוי להיות ראוי יותר. לְדוגמה: 

• יישומים ללא חיבור אינטרנט יציב, כגון במגזר האנרגיה, הובלה ימית, תעופה וחלל, כרייה או חקלאות.
• כל יישום שיוכשר או יקבל נתונים שאינם מתאימים להעברה לצד שלישי עקב דרישות data residency, הסכמי סודיות, חששות קניין רוחני או חוקים מקומיים.
• יישומים רגישים לאחזור Latency-sensitive כמו סייען זמן אמת או AI concierge.
• כל יישום אשר חיבור לאינטרנט או חביון עלולים ליצור בעית בטיחות, כגון מכוניות אוטונומיות.
• יישומים הדורשים עמלה קטנה עבור כל עסקה יצטברו לעלות בלתי צפויה או מוגזמת, כגון AI concierge, שעלול להישאל מספר בלתי מוגבל של שאלות על ידי המשתמשים.

"חברות Cloud-based LLMs גובות אסימון token עבור אימון, כוונון עדין fine-tuning ו-running inference, והעלויות מצטברות לאורך זמן. למרות שלפתרונות on-premises יש עלויות חומרה up-front, העלויות הללו צפויות בהרבה לאורך חיי השירות."

במידה ויישומי הבינה המלאכותית הרצוייים לכם עונים למצבים דומים לדוגמאות מעלה, ישנם מספר LLMs שניתן להשתמש בהם on-premises ולבצע כוונן באמצעות תחנות העבודה, הנה כמה מהמובילים:

• Gemma 7B, גרסה קלת משקל של Gemini של גוגל, הטוב ביותר ליישומים קלים ויעילים במכשירים עם משאבי חישוב מוגבלים.
• Llama 3, המצטיין בביצועים גבוהים וברבגוניות, מתאים למחקר ולארגונים גדולים.
• סדרת Mistral בקוד פתוח לחלוטין, מציעה גמישות והתאמה אישית לפריסות חסכוניות.

מרבית מודלי השפה הנ"ל מאפשרים בחירה מבין מודלים שהוכשרו מראש עם מספר פרמטרים משתנה. מודל עם יותר פרמטרים בדרך כלל יספק ביצועים טובים יותר במגוון רחב יותר של משימות, אך גם ידרוש יותר משאבי חישוב (כלומר, מודל עם יותר פרמטרים ידרוש תחנת עבודה עם יותר GPU VRAM, זיכרון וכוח עיבוד). פלטפורמת המחשוב המואצת של NVIDIA עם ארכיטקטורת NVIDIA Ada Lovelace, הכוללת NVIDIA RTX GPUs לאימון LLMs, מציעה שיפורי ביצועים על פני ארכיטקטורות קודמות, עם יעילות אנרגטית טובה יותר, עלויות נמוכות יותר ומדרגיות משופרת בעבודה עם מספר GPUs במקביל.

תחנות העבודה Dell Precision, כגון Precision 5860 Tower, Precision 7875 Tower ו-Precision 7960 Tower, ניתנות להגדרה עם GPUs יחיד, כפול או מרובע של NVIDIA RTX Ada Generation, ומציעות תצורות רבות למעבד יחיד או כפול ותצורות זמינות זיכרון עד 4TB (המערכות משתנות בהתאם לאפשרויות התצורה).

עם תחנות עבודה שולחניות אלה, יהיה לכם הכוח הדרוש לכוונון LLMs באמצעות המודל שבחרתם תוך שמירה על פרטיות, data residency ועלויות צפויות.

זקוקים לסיוע עם התאמת תחנת העבודה המתאימה לצרכי העסק שלכם? פנו אל המומחים שלנו