戴尔通过业务转型工具扩展生成式人工智能产品组合
戴尔正在扩大其生成式人工智能产品组合，以加快企业转型进程。公司表示，其新的本地化工具围绕智能数据收集、多云接入和专业服务展开。其中包括一项与英伟达合作验证的设计，以提升模型的定制能力，并提供更多面向多云人工智能的数据湖解决方案。戴尔称，其解决方案可以更方便地在本地训练和定制基础模型。（照片由Dutchmen Photography / Shutterstock提供） 用于英伟达设备的验证设计技术包括一系列预训练模型，它们可从大型数据集中提取信息，而无需企业从头构建模型。该设计涵盖了微调生成式人工智能模型的最佳实践技术，并因其在本地运行而具备信息安全性。戴尔表示，这些技术和模型适用于一系列任务，实际上是可扩展的定制蓝图。它们可用于专有数据的训练，通过扩散、迁移学习和提示调优方式发挥作用。 “为了最大化人工智能的成果，并在公有云、本地环境和边缘处支持各种工作负载，企业需要一个强大的数据基础，包括合适的基础设施、软件和服务，”戴尔首席人工智能官杰夫·布杜罗（Jeff Boudreau）表示，“这就是我们通过扩展的验证设计、专业服务、现代数据湖解决方案以及全球最全面的生成式人工智能（GenAI）产品组合正在打造的东西。” 除了模型调优外，戴尔生成式人工智能验证设计还更新加入了推理功能，即通过逻辑规则对知识库进行评估和分析新信息。戴尔表示，这将帮助用户更快速地部署经验证的基础设施上的GenAI模型——包括戴尔自己的人工智能服务器Dell PowerEdge XE9680，该服务器可使用多种英伟达芯片进行构建。 戴尔的数据存储与计算能力 戴尔表示，其能够将本地计算能力与存储选项相结合，使最终用户通过经验证的设计，能够迅速从各种存储和数据类型中获取和训练模型，以使用安全的公司数据。公司还利用自己对人工智能的理解，来提升客户绩效并推动业务成果。其专业服务团队提供一系列服务，包括数据准备，即为客户提供格式正确、准确、干净的数据集，以更好地发挥生成式人工智能模型的潜力。一旦数据被调整为人工智能使用格式，戴尔表示它还能够帮助公司建立一个可操作的GenAI平台，用于推理和模型定制，这可以加快实现价值的速度。公司还提供教育服务计划，帮助员工掌握关键的人工智能技能。 来自我们的合作伙伴：• Midsona如何通过现代ERP系统加快效率并降低成本 • 混合云如何优化你的业务 • 自动化如何改变财务部门 TECHnalysis Research的一项关于企业对生成式人工智能使用的研究发现，组织将能够使用自己的数据定制基础模型视为任何实施工作的基本要求。“他们还需要帮助准备这些数据以用于该工作，”TECHnalysis Research的总裁兼首席分析师鲍勃·奥唐纳（Bob O’Donnell）表示。这包括数据清洗和设置。 查看所有通讯 注册我们的通讯 数据、洞察与分析直送您的邮箱 由The Tech Monitor团队提供 注册此处 阅读更多：微软表示谷歌正在签署内容协议以训练AI模型 本文主题：人工智能、戴尔
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