Dígitro Tecnologia впровадила систему оркестровки мовної моделі, яка зменшує попит на графічні процесори (графічні блоки обробки, спочатку створені для зображень і в даний час використовуються в штучному інтелекті). Інновації забезпечують ефективність, масштабованість і більш конкурентоспроможні витрати в додатках, починаючи від цифрових послуг і закінчуючи аналізом даних.
Графічний процесор - це спеціалізована електронна схема, спочатку розроблена для прискорення створення зображень і відео. Його величезна здатність виконувати великі обчислення гнучким способом і завдання, які вимагають великого обсягу даних, використовуються в ресурсах зі штучним інтелектом.
За словами Agenor Pacheco Junior, менеджера з продуктів та інновацій Dígitro, великі мовні моделі надзвичайно важкі. ГПУ дорогий і споживає багато енергії. “За допомогою оркестров ми змогли активувати лише необхідну модель у потрібний час, використовуючи ту саму інфраструктуру. Це робить AI економічно вигідним для різних застосувань. Наша мета полягала в тому, щоб зіткнутися з одним із найбільших проблем штучного інтелекту в корпоративному світі: вартість, Оптимізація ресурсів та надання штучного інтелекту доступним, ефективним і масштабованим способом“. пояснює виконавчий.
За словами Агенора Джуніора, велика проблема, яку було подолано в цьому проекті, полягала в тому, щоб заощадити з продуктивністю, оптимізувати використання графічних процесорів і представити короткий час відповіді, необхідний додаткам у режимі реального часу.
Інновації підтримують послуги штучного інтелекту
На практиці оркестровка підтримує вже вбудовані в рішення компанії послуги ШІ. Серед доступних функцій – обробка природної мови (PLN) для інтерпретації відкритих питань, RAG (пошукова генерація), яка створює конкретну базу знань для кожної організації, і обчислювальне бачення, здатне витягувати інформацію з зображень, наприклад дані з карток плану здоров’я для планування зустрічей.
Розробка почалася в жовтні 2024 року і зараз працює, доступна для використання у всіх рішеннях DígiTro, але з особливим акцентом на автоматизації сервісу та аналізу діалогів у контакт-центрах, де використання штучного інтелекту вже є частиною повсякденної діяльності

