Prihlásiť sa Odoberať
Technológia

Čo je AI Stack: LLM, RAG a AI Hardware

Čo je AI Stack? Skladá sa z hardvéru, LLM (jazykové modely), RAG (prístup k dátam) a AI hardvéru. Pochopenie jednotlivých vrstiev – infraštruktúra, modely, dáta, orchestrácia a aplikácia – je kľúčové pre efektívne AI riešenia.

Čo je AI Stack: LLM, RAG a AI Hardware
Photo by SERP AI/Flickr

V dnešnej dobe sa umelá inteligencia stáva čoraz dôležitejšou súčasťou nášho života. Ale čo presne tvorí systém, ktorý umožňuje AI riešiť zložité problémy? Video od IBM Technology nám to vysvetľuje jednoducho a zrozumiteľne. Poďme sa pozrieť na jednotlivé vrstvy AI stacku – od hardvéru až po aplikáciu – a zistiť, ako fungujú dohromady.

Kľúčové poznatky

  • AI Stack: Je to súbor komponentov, ktoré spolupracujú na vytvorení funkčného AI systému.
  • LLM (Large Language Models): Veľké jazykové modely, ktoré spracovávajú a generujú text.
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation): Technika, ktorá umožňuje modelom pristupovať k externým dátam a zlepšovať tak ich odpovede.
  • AI Hardware: Špeciálny hardvér, ako sú GPU, ktorý je potrebný na efektívne spúšťanie AI modelov.
  • Dôležitosť vrstiev: Každá vrstva v AI stacku má zásadný vplyv na kvalitu, rýchlosť a bezpečnosť systému.

Vrstvy AI Stacku: Detailnejší pohľad

AI stack sa skladá z niekoľkých kľúčových vrstiev, ktoré spolupracujú na vytvorení komplexného AI riešenia. Poďme si ich pozrieť jednu po druhej:

1. Infraštruktúra: Táto vrstva zabezpečuje hardvérovú podporu pre AI modely. Nie všetky LLM-ky bežia dobre na klasických počítačoch, preto je potrebný špeciálny hardvér, ako sú GPU (Graphics Processing Units). Existujú tri spôsoby nasadenia:

  • On-premise: Kúpte si vlastný hardvér a prevádzkujte AI modely vo svojej sieti.
  • Cloud: Prenajmite si výpočtový výkon v cloude, čo umožňuje jednoduché škálovanie.
  • Lokálne: Spúšťajte menšie LLM-ky priamo na svojom laptopi.

2. Modely: Tu vstupujú do hry samotné AI modely. Môžete si vybrať z rôznych typov:

  • Open Source vs. Proprietary: Otvorený kód umožňuje voľnejšiu manipuláciu a prispôsobovanie, proprietárne modely sú často optimalizované pre konkrétne účely.
  • Veľkosť modelu: Väčšie modely majú zvyčajne vyšší "mozgový potenciál", ale vyžadujú viac výpočtového výkonu.
  • Špecializácia: Niektoré modely sú lepšie v logickom uvažovaní, iné v generovaní kódu alebo práci s konkrétnymi jazykmi.

3. Dáta: AI modely sa učia z dát. V našom príklade pomáhame vedcom analyzovať vedecké články. Preto je potrebné doplniť znalosti modelu o najnovšie publikácie, ktoré nemusia byť súčasťou pôvodného tréningového datasetu.

  • Dátové zdroje: Získavanie dát z rôznych zdrojov.
  • Pipeline pre spracovanie dát: Príprava a úprava dát pre model.
  • Vektorové databázy (RAG): Uloženie dát v podobe vektorových reprezentácií, ktoré umožňujú rýchle vyhľadávanie relevantných informácií. RAG je kľúčový pre rozšírenie znalostí modelu o aktuálne dáta.

4. Orchestrácia: Zložité úlohy vyžadujú rozdelenie na menšie kroky a koordináciu medzi rôznymi komponentmi AI systému.

  • Plánovanie: Model si sám naplánuje, ako rieši daný problém.
  • Tool Calling/Function Calling: Používanie externých nástrojov alebo funkcií.
  • Recenzie: Model si sám skontroluje svoje odpovede a vylepší ich.

5. Aplikácia: Táto vrstva zabezpečuje, aby bol systém pre používateľa prístupný a užívateľsky príjemný.

  • Rozhranie (Interface): Klasický text-in, text-out je len jedna z možností. Môžu byť použité aj obrázky, zvuk alebo iné formáty dát.
  • Integrácie: Možnosť prepojenia AI systému s ďalšími nástrojmi a aplikáciami, ktoré používateľ bežne používa.

Prečo je dôležité porozumieť AI Stacku?

Či už budujete AI systém od nuly alebo využívate existujúce riešenia, pochopenie jednotlivých vrstiev AI stacku vám umožní robiť informované rozhodnutia a optimalizovať váš systém pre konkrétne potreby. Výber hardvéru, modelu, dát a spôsobu orchestrácie má zásadný vplyv na kvalitu, rýchlosť, náklady a bezpečnosť vašej AI aplikácie.

Záverečné úvahy

AI stack je komplexný ekosystém, ktorý sa neustále vyvíja. S rastúcou popularitou AI bude dôležité sledovať nové trendy a technológie v jednotlivých vrstvách stacku. Pochopením týchto základov môžete prispieť k vývoju inteligentnejších a efektívnejších AI riešení, ktoré budú mať pozitívny dopad na spoločnosť.

Zdroje:

Hodnotenie článku:
Čo je AI Stack: LLM, RAG a AI Hardware

Hĺbka a komplexnosť obsahu (7/10)+
Povrchné / ZjednodušenéHlboká analýza / Komplexné

Zdôvodnenie: Článok dobre vysvetľuje jednotlivé vrstvy AI stacku a ich vzájomné prepojenie. Poskytuje základné informácie o LLM, RAG a rôznych hardvérových riešeniach, ale hlbšie ponorenie do technických detailov by bolo vítané.

Kredibilita (argumentácia, dôkazy, spoľahlivosť) (8/10)+
Nízka / NespoľahlivéVysoká / Spoľahlivé

Zdôvodnenie: Článok poskytuje prehľad o AI stacku a vysvetľuje jednotlivé vrstvy zrozumiteľným spôsobom. Používa relevantné termíny (LLM, RAG, GPU) a odkazuje na zdroj z IBM Technology, čo zvyšuje dôveryhodnosť.

Úroveň zaujatosti a manipulácie (2/10)+
Objektívne / Bez manipulácieZaujaté / Manipulatívne

Zdôvodnenie: Článok je vysvetľujúci a informatívny. Predstavuje technické detaily AI stacku bez zjavnej zaujatosti alebo manipulatívnych prvkov. Zameriava sa na objektívne informácie.

Konštruktívnosť (9/10)+
Deštruktívne / ProblémovéVeľmi konštruktívne / Riešenia

Zdôvodnenie: Článok vysvetľuje komplexnú tému AI stacku a poskytuje detailný prehľad o jednotlivých vrstvách. Neobsahuje len kritiku, ale aj vzdeláva a pomáha čitateľovi lepšie porozumieť fungovaniu AI systémov.

Politické zameranie (5/10)+
Výrazne liberálneNeutrálneVýrazne konzervatívne

Zdôvodnenie: Článok sa zameriava na technické vysvetlenie AI stacku a neobsahuje politické názory ani hodnotenia. Je to informačný článok o technológii.

Približne 136 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.68 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.

Čítať ďalej

Komentáre ()

Mastodon