생성형 AI 등장 이후 기술 변화의 속도가 더욱 빨라졌다. 위험을 감수하고 실험하는 것이 더 나을까, 아니면 검증된 사용 사례를 기다렸다가 뛰어드는 것이 더 나을까?
2024년은 AI가 파일럿에서 생산 단계로 이동한 해였다. 2025년에는 전사적 규모로 확대되는 양상이 나타날 전망이다.
This year we’ve seen AI move from pilots into production use cases. In 2025, they’ll expand into fully-scaled, enterprise-wide deployments.
生成AIの利用が急増するにつれ、ビジネス上のメリットに関する報告も徐々に増えている。しかし、このテクノロジーが実際に節約する以上の仕事を生み出すケースも増えている。
Commercial generative AI platforms like OpenAI and Anthropic get all the attention, but open source alternatives can offer cost benefits, security, and flexibility.
Costruire da zero un LLM può comportare, per molte aziende, un costo eccessivo. Fortunatamente, esistono diversi altri modi per implementare modelli personalizzati più veloci, più facili e, soprattutto, più economici.
새로운 대규모 언어 모델을 바닥부터 구축할 수도 있다. 그러나 이는 대다수 회사에게 너무 부담스러운 작업이다. 다행히도 더 빠르고, 더 쉽고, 더 저렴하게 맞춤형 LLM을 배포할 수 있는 몇
Crear un gran modelo de lenguaje desde cero es una opción, pero puede resultar demasiado costoso para muchas empresas. Afortunadamente, existen otras formas de implementar LLM personalizados que son más rápidas, más f&aacu
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