AIのデータパイプラインを簡素化
AIのメリットを実現するには、データをエンドツーエンドに把握してAI戦略を十分に計画されたプロジェクトのパイプラインに変えることがきわめて重要です。概念実証から本稼働に移行し、AIで自社のすべてのデータを戦略的資産に変えるには、そのパイプラインのライフサイクルを通じた管理の方法についての新たな考え方が必要です。
AIモデルのトレーニングとチューニングを迅速化
市場投入までの時間はAIの課題です。モデルのトレーニングとチューニングを迅速化するには、モデルが絶えず状況に適応して自律的に学習できるようにする、ソフトウェア、スーパーコンピューティングテクノロジー、専門知識を大規模に統合する必要があります。
AIを最初から持続可能なものに
大規模AIモデルをトレーニングするには、高いコンピューティング性能と膨大なエネルギーが必要です。たとえば最近の調査によると、2020年にはGPT-3のトレーニングに1,287MWhが費やされましたが
生成AIと大規模言語モデル (LLM) の開発を加速
生成AIは、そのメリットが実現されるようになりつつあり、今後私たちの暮らしや働き方を大きく進歩させると見られていますが、そのモデルは非常に規模が多く、データは増え続ける一方です。そのような大規模言語モデルの開発を加速させるには、AI専用に設計された最適な環境で導入を阻む複雑さと障壁を取り除く必要があります。
HPEがAIクラウド市場に参入: HPE GreenLake for Large Language Modelsとは
オンデマンドのマルチテナントクラウドサービスにより、企業は自社で大規模AIモデルをトレーニング、チューニング、展開できます。