@ttunguz-এর স্ট্যান্ডার্ড ইস্যু এআই

@ttunguz-এর স্ট্যান্ডার্ড ইস্যু এআই

উত্স নোড: 3095470

"কিছু কোম্পানির জন্য, [AI] একটি পিসির মতো স্ট্যান্ডার্ড সমস্যা হতে চলেছে।"

এটা শুধু কারো জন্য নয়। অনেক কোম্পানি এ দিকে এগোচ্ছে। Microsoft পণ্য জুড়ে, OpenAI পরিকাঠামো, Github CoPilot (কোডিংয়ের জন্য), এবং পাওয়ার প্ল্যাটফর্ম (অফিস ব্যবহারকারীদের জন্য) বৃদ্ধি দর্শনীয়।

ক্যালেন্ডার কোয়ার্টার Azure OpenAI Orgs, k কোপাইলট ব্যবহারকারী, মি পাওয়ার প্ল্যাটফর্ম সংস্থা, কে
1/1/24 53 1.3 230
10/1/23 18 1 126
7/1/23 11 63
4/1/23 2.5 36

OpenAI এবং পাওয়ার প্ল্যাটফর্ম সংস্থাগুলি গত ত্রৈমাসিকে দ্বিগুণ বা তিনগুণ হয়েছে।

মাইক্রোসফ্টের সাম্প্রতিক উপার্জন কলগুলিতে আরও অন্তর্দৃষ্টি রয়েছে৷

মাইক্রোসফটের ডকুমেন্ট ডাটাবেস, কসমস, এআই দ্বারা চালিত বার্ষিক 42% বৃদ্ধি পেয়েছে। এটি ভেক্টর ডাটাবেসের বিস্ফোরক বৃদ্ধি দেখায়।

"কসমস ডিবি হ'ল যে কোনও স্কেলে AI-চালিত অ্যাপগুলি তৈরি করার জন্য গো-টু ডাটাবেস... কসমস ডিবি ডেটা লেনদেন বছরে 42% বৃদ্ধি পেয়েছে।"

ছোট ভাষার মডেল আসছে। ডেটা ইকোসিস্টেমের মধ্যে ঐকমত্য হল যে অনেকগুলি আরও ব্যয়বহুল বৃহৎ-ভাষার মডেলগুলি দিয়ে শুরু করবে যা অনেক ধরণের প্রশ্নের জন্য শক্তিশালী, তবে স্কেলে বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য চালানোর জন্য সম্ভবত খুব ব্যয়বহুল।

"আমরা বিশ্বের সবচেয়ে জনপ্রিয় SLM তৈরি করেছি, যেগুলো বড় মডেলের সাথে তুলনীয় পারফরম্যান্স অফার করে কিন্তু ল্যাপটপ বা মোবাইল ডিভাইসে চালানোর জন্য যথেষ্ট ছোট।"

SLMs কম খরচে, বিশেষীকরণের খরচে উচ্চতর বিলম্ব, আরও সঠিকতা প্রদানের প্রতিশ্রুতি দেয়। এই প্রথম মাইক্রোসফট তার উপার্জন কলের সময় এসএলএম উল্লেখ করেছে।

"আমাদের নিজস্ব গবেষণার পাশাপাশি বাহ্যিক অধ্যয়নগুলি নির্দিষ্ট কাজের কাজের জন্য জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে উত্পাদনশীলতায় 70% উন্নতি দেখায়।"

তুলনা করা ServiceNow-এর ডেটা যা 50% এর ইঞ্জিনিয়ারিং লাভ দেখায়. যদি এই ডেটা পয়েন্ট বাস্তব হয়, তাহলে AI খুব ভাল হতে পারে জিডিপিতে কয়েক শতাংশ পয়েন্ট যোগ করুন।

"Azure-এ, আমরা আশা করি যে স্থির মুদ্রায় Q3 রাজস্ব বৃদ্ধি আমাদের প্রত্যাশিত Q2 ফলাফলের চেয়ে শক্তিশালী স্থিতিশীল থাকবে।"

এই তরঙ্গ মন্থর হয় না. Azure পরের ত্রৈমাসিকে ধ্রুবক বৃদ্ধির প্রজেক্ট করছে: বার্ষিক বৃদ্ধিতে $30b+ পণ্য লাইনে আরও 20%।

এই নাক্ষত্রিক বৃদ্ধি সফ্টওয়্যার এজেন্ট এবং কপিলট উভয়েরই প্রবল চাহিদা, ডেটা সঞ্চয় করার জন্য ডাটাবেসের জন্য অধিক চাহিদা, এবং পাওয়ার মডেল গণনা করে।

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো টমাস টুঙ্গুজ