アーカイブより
AI の効率性は、価値の議論に取り上げられる価値があります。
コスト、エネルギー、有用性を合わせて考慮する必要があります。
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国際エネルギー機関のエネルギーと AI レポートは、AI の導入と電力需要およびエネルギー システムの機会を結びつけています。私のビジネス上の教訓は簡単です。AI ワークロードには、その運用に必要なリソースを正当化するのに十分な強力な目的が必要です。
タスクに必要な機能を選択してください
日常的な分類または検索タスクには、複雑な分析作業とは異なる要件が必要になる場合があります。私なら、利用可能な最大のモデルを自動的に選択するのではなく、合意された品質目標に対して適切なアプローチを比較するようチームに依頼します。比較には、完全なワークフローとその結果を確認するために必要な作業を含める必要があります。
回避可能な繰り返しを減らす
リクエストの繰り返し、不必要な処理、ソース素材の管理が不十分な場合、結果が改善されずにコストが発生する可能性があります。ワークフローが各ステップで有益な作業を行っているかどうかを調べます。再利用が適切な場合は、情報の鮮度、許可、目的を尊重する必要があります。効率に関する決定は依然としてビジネスの状況に適合する必要があります。
環境に関する主張には注意してください
関連する証拠なしに、単純なコスト削減が検証された環境上の利点として提示されることを望みません。エネルギー使用量は作業負荷と運用環境によって異なるため、大まかな比較は誤解を招く可能性があります。組織が理解し、実証できる対策から始めます。責任あるパートナーシップでは、リソースを賢明に使用して必要な結果を達成する方法を検討し、その評価の根拠を明確にします。
Genellipseができること
Genellipse は、定義されたワークロード、品質目標、運用コストに対して AI アプローチを比較するのに役立ちます。当社のエンジニアリング チームは、回避可能な処理とサポートするデータ フローの設計を検討できます。環境評価では、展開に適した証拠を使用する必要があります。効率に関する推奨事項は、測定可能なワークロードとリソースの決定から始まります。
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