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Google क्लाउड AI नेतृत्व AI मॉडल विकास के लिए तीन महत्वपूर्ण सीमाओं को परिभाषित करता है: बुद्धिमत्ता, गति और विस्तारशीलता, प्रति टेकक्रंच एक्सक्लूसिव
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“एक्स्टेंसिबिलिटी” सीमा विशेष उद्यम कार्यों के लिए मॉडल को अपनाने पर केंद्रित है, जो Google की उद्यम-पहली एआई रणनीति का संकेत देती है
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फ्रेमवर्क से पता चलता है कि तकनीकी दिग्गज कैसे कच्चे प्रदर्शन बेंचमार्क से आगे बढ़कर व्यावहारिक तैनाती क्षमताओं की ओर बढ़ रहे हैं
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अंतर्दृष्टि सुझाव देती है कि Google क्लाउड वर्टेक्स एआई प्लेटफॉर्म को ओपनएआई, माइक्रोसॉफ्ट और अमेज़ॅन प्रतिद्वंद्वियों के खिलाफ बहुआयामी समाधान के रूप में स्थापित कर रहा है।
गूगल क्लाउड के एआई नेतृत्व ने प्रतिस्पर्धी परिदृश्य तैयार किया है जो उद्यम कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नया आकार दे रहा है। के साथ एक विशेष साक्षात्कार में टेकक्रंचकंपनी की क्लाउड एआई टीम ने खुलासा किया कि वे एक साथ तीन सीमाओं के खिलाफ दौड़ रहे हैं: कच्ची बुद्धिमत्ता, प्रतिक्रिया समय, और जिसे वे “एक्स्टेंसिबिलिटी” कह रहे हैं – विशेष कार्यों के लिए मॉडल को अनुकूलित करने की क्षमता। यह एक रूपरेखा है जो बताती है कि कैसे गूगल हेडलाइन हथियाने वाले बेंचमार्क से परे एआई प्रतियोगिता के बारे में सोच रहा है।
गूगल एआई हथियारों की होड़ को नए सिरे से तैयार कर रहा है। जबकि प्रतियोगी बेंचमार्क स्कोर और पैरामीटर गणना पर ध्यान केंद्रित करते हैं, खोज दिग्गज का क्लाउड एआई डिवीजन एक अधिक सूक्ष्म युद्धक्षेत्र का मानचित्रण कर रहा है – जहां गति और अनुकूलन क्षमता उतनी ही मायने रखती है जितनी कि कच्ची क्षमता।
से सामरिक दृष्टिकोण उभरा गूगल क्लाउड के एआई नेतृत्व के साथ विशेष बातचीत टेकक्रंचयह दुर्लभ अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि उद्योग के प्रमुख खिलाड़ियों में से एक एआई विकास के अगले चरण के बारे में कैसे सोच रहा है। अब यह केवल अधिक स्मार्ट मॉडल बनाने के बारे में नहीं है। यह ऐसे मॉडल बनाने के बारे में है जो तेजी से काम करते हैं, बेहतर अनुकूलन करते हैं और उद्यम वर्कफ़्लो में सहजता से एकीकृत होते हैं।
पहली सीमा—कच्ची बुद्धि—वह है जिसे हर कोई पहले से ही जानता है। यह वह आयाम है जो हर बार सुर्खियाँ बटोरता है ओपनएआई या anthropic एक नया मॉडल छोड़ता है. लेकिन गूगलफ़्रेमिंग से पता चलता है कि यह प्रतिस्पर्धा की केवल एक धुरी है, और संभवतः उद्यम ग्राहकों के लिए सबसे महत्वपूर्ण भी नहीं है।
प्रतिक्रिया समय दूसरे युद्धक्षेत्र का प्रतिनिधित्व करता है। जैसे-जैसे एआई मॉडल आकार और जटिलता में बढ़ते हैं, अनुमान की गति महत्वपूर्ण हो जाती है। एक मॉडल जो प्रतिक्रिया देने में 30 सेकंड का समय लेता है वह हर बेंचमार्क में सफल हो सकता है लेकिन वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में विफल हो सकता है जहां उपयोगकर्ता तुरंत परिणाम की उम्मीद करते हैं। यहां का जोर व्यापक उद्योग के छोटे, तेज मॉडल की ओर बढ़ने पर है – सोचिए लामा तैनाती या फाई श्रृंखला.
