- Intelが最新のXeon 6 CPUsとGaudi 3人工知能（AI）アクセラレータを発表
- Intel AI for Enterprise RAGは、企業がAIをより費用対効果高く、迅速かつ信頼性高く、安全に利用できるよう支援
- RAGアプローチは、AIを実現するための実用的で費用対効果の高い方法で、大規模言語モデル（LLM）の微調整の複雑さやコストを回避
- RAGはLLMを補完するため、企業の内部プロセス文書など別のデータセットを活用して、特定のクエリに適した回答を提供
- インテルは、顧客のAIワークロードがオンプレミスデータセンターまたはパブリッククラウドで実行されている場合にもこのアプローチが機能すると述べている
私の考え: IntelのRAGアプローチは、企業がAIを活用する際の費用対効果を高める画期的な方法であるように見えます。LLMの微調整の複雑さやコストを避けつつ、特定のクエリに適した回答を提供するため、企業の内部データセットを活用するというアプローチは興味深いです。また、インテルが顧客基盤全体に最も適用性の高いソリューションを提供しようとする姿勢も評価されます。
元記事: https://www.rcrwireless.com/20240930/ai-ml/intel-leveraging-rag-to-ease-enterprise-ai-adoption