Jakarta – 12 Agustus 2024 – Dalam perbincangan hangat seputar kecerdasan buatan saat ini, sementara perhatian semua orang terpusat pada daya komputasi, yang dianggap sebagai “sekop untuk menambang tambang emas AI”, “gudang” yang digunakan untuk menyimpan tambang emas dan produk olahannya sebenarnya juga sangat diperlukan dan jauh lebih penting daripada yang mungkin Anda duga.
Perkembangan pesat AI generatif telah menyebabkan pertumbuhan aplikasi AI yang eksplosif. Selain terus menarik perhatian dan memicu imajinasi orang, teknologi ini juga telah membawa perubahan revolusioner ke berbagai industri. Dalam lingkungan pasar yang sangat kompetitif saat ini, perusahaan terus mencari cara untuk meningkatkan efisiensi dan daya saing. Pengembangan kecerdasan buatan telah membawa peluang luar biasa bagi bisnis, terutama di bidang sistem AI generatif. Sistem bertenaga AI ini dapat mengotomatiskan banyak tugas yang sebelumnya memerlukan intervensi manual, seperti meningkatkan pengalaman pelanggan dengan agen layanan pelanggan virtual swalayan, meningkatkan operasi pusat kontak, meningkatkan produktivitas dan kreativitas karyawan secara signifikan, memperluas dan mempercepat pembuatan konten pemasaran, menghasilkan konten penjualan yang kuat, bertukar pikiran dan mengembangkan produk baru, atau secara otomatis menjalankan ekstraksi dan analisis data dokumen.
Namun, untuk mencapai tujuan ini, perusahaan masih memerlukan arsitektur penyimpanan yang andal dan efisien untuk mendukung pelatihan dan penerapan model AI. Untuk tujuan ini, QNAP NAS menawarkan solusi pengembangan AI perusahaan yang dioptimalkan.
Penerapan pelatihan model AI On-premises memastikan keamanan dan keandalan yang sangat baik
Semakin banyak perusahaan memilih untuk melatih model AI secara lokal daripada mengandalkan layanan cloud. Alasannya meliputi keamanan dan privasi data, pengendalian biaya, kinerja dan penyesuaian, serta persyaratan kepatuhan. Saat memproses data sensitif, seperti catatan produksi dan data keuangan, pelatihan di tempat dapat memastikan bahwa data tersebut sepenuhnya dikontrol oleh perusahaan untuk perlindungan keamanan dan privasi. Industri dan wilayah tertentu memiliki peraturan penyimpanan data yang ketat. Pelatihan di tempat dapat membantu mematuhi persyaratan hukum ini dan menghindari risiko kepatuhan.
Selain itu, komputasi awan mahal, terutama untuk pelatihan skala besar dan jangka panjang. Dengan memperoleh dan memelihara infrastruktur mereka sendiri, perusahaan dapat mengendalikan biaya jangka panjang secara lebih efektif. Menyebarkan perangkat keras khusus di tempat dapat menghindari masalah yang terkait dengan berbagi sumber daya awan dan latensi jaringan. Perusahaan juga dapat menyesuaikan lingkungan perangkat lunak sesuai dengan kebutuhan mereka sendiri untuk memastikan kinerja dan stabilitas yang tinggi.
Peran manajemen dan penyimpanan data dalam pengembangan AI
Baca Juga
Menurut perkiraan IDC, AI akan menghasilkan 394ZB data pada tahun 2028, yang menyiratkan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 24% dari tahun 2023 hingga 2028. Perkiraan ini menunjukkan meningkatnya permintaan akan solusi penyimpanan AI yang efisien dan dapat diskalakan.
Dengan pesatnya perkembangan teknologi AI, pembuatan dan konsumsi data juga meningkat secara dramatis. Pertumbuhan data yang eksplosif mendorong kemajuan signifikan dalam AI. Semakin banyak data yang dibuat, semakin baik hasil AI, yang mengarah pada lebih banyak data yang disimpan dalam model AI. Saat ini, sebagian besar AI digunakan untuk menghasilkan teks, video, gambar, dan banyak konten menarik lainnya. Semua ini berarti bahwa penyimpanan akan menjadi semakin penting dalam pertumbuhan dan evolusi AI di masa mendatang.
Meskipun AI mengubah kehidupan dan menginspirasi aplikasi baru, intinya tetap pada pemanfaatan dan pembuatan data. Saat memproses dan menganalisis data yang ada, sistem AI membuat data baru yang sering disimpan karena nilai praktisnya. Pada saat yang sama, data ini membuat basis data yang ada dan sumber data tambahan lebih berharga untuk konteks dan pelatihan model, sehingga menciptakan siklus yang saling memperkuat. Peningkatan pembuatan data mendorong perluasan penyimpanan data, yang pada gilirannya mendorong lebih banyak pembuatan data.
Singkatnya, siklus data AI dapat dibagi menjadi enam tahap:
1. Pengarsipan data mentah dan penyimpanan konten, Ini adalah langkah pertama dalam siklus data, mengumpulkan dan menyimpan data mentah dari berbagai sumber secara aman dan efisien.
2. Persiapan dan impor data, Pada tahap ini, data diproses, dibersihkan, dan diubah untuk mempersiapkannya untuk pelatihan model.
3. Pelatihan Model AI, Pada tahap ini, model AI menjalani pelatihan berulang untuk membuat prediksi akurat berdasarkan data pelatihan.
4. Integrasi antarmuka dan prompting, Tahap ini melibatkan pembuatan antarmuka yang mudah digunakan untuk model AI, termasuk API, dasbor, dan alat yang menggabungkan data spesifik konteks dengan petunjuk pengguna akhir.
5. Mesin inferensi AI, Tahap ini melibatkan penerapan model terlatih ke dalam lingkungan produksi.
6. Hasilkan konten baru, Tahap terakhir adalah pembuatan konten baru.
AI bukan hanya tentang daya komputasi dan penyimpanan, tetapi juga melibatkan manajemen data
Keberhasilan sistem AI generatif bergantung pada manajemen dan penyimpanan data berkualitas tinggi. Misalnya, arsitektur Retrieval-Augmented Generation (RAG), yang bertujuan untuk “membuat model bahasa besar menjadi lebih cerdas,” bergantung pada basis data besar untuk mengambil informasi yang relevan dan menghasilkan respons yang bermakna. Jika kualitas data buruk atau mengandung kesalahan, hal itu akan secara langsung memengaruhi keakuratan hasil pengambilan dan keandalan konten yang dihasilkan.
Manajemen data yang baik dapat memastikan pembersihan data, praproses yang teratur, dan meningkatkan kualitas data, yang pada gilirannya meningkatkan kinerja model RAG. Data yang tidak akurat dapat menyebabkan pengguna kehilangan kepercayaan pada sistem, sehingga mengurangi penggunaan dan penerimaannya. Basis data vektor adalah kumpulan data vektor multidimensi. Peningkatan kuantitas dan dimensi data akan secara signifikan meningkatkan kebutuhan ruang penyimpanan. Ruang penyimpanan yang tidak memadai dapat menyebabkan kegagalan penulisan data, yang mengakibatkan ketidakkonsistenan data yang memengaruhi keakuratan hasil pengambilan.
Data internal dalam arsitektur RAG perlu menjaga konsistensi...
