最近的業(yè)界熱點(diǎn)展示了一個(gè)旨在向企業(yè)引入生成性人工智能能力的新產(chǎn)品的全球趨勢。從IBM、Google、Salesforce、微軟、亞馬遜等科技巨頭到Meta，似乎每個(gè)科技公司都在利用圍繞這一變革性新技術(shù)的興奮點(diǎn)。越來越清楚的是，大多數(shù)組織都渴望擁抱人工智能。企業(yè)正在迅速發(fā)現(xiàn)人工智能所能提供的潛在生產(chǎn)力提升、效率和其他好處。

然而，當(dāng)這些公司不完全確定他們?nèi)绾伍_始利用生成性人工智能時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)重大問題。對該技術(shù)如何運(yùn)作以及如何實(shí)施有深入了解的專家是稀缺的，更不用說是非常昂貴的。

認(rèn)識(shí)到這種脫節(jié)，戴爾科技公司和英偉達(dá)公司共同推出了名為Project Helix的產(chǎn)品，專門用于簡化生成式人工智能的入門過程。Project Helix專注于創(chuàng)建全棧式的、企業(yè)內(nèi)部的生成性人工智能解決方案，使企業(yè)能夠使用自己的數(shù)據(jù)建立新的或定制現(xiàn)有的生成性人工智能基礎(chǔ)模型。

企業(yè)開始使用生成性人工智能服務(wù)時(shí)出現(xiàn)的一個(gè)問題是內(nèi)部知識(shí)產(chǎn)權(quán)泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。事實(shí)上，包括三星和蘋果在內(nèi)的幾家公司已經(jīng)實(shí)施了政策，阻止他們的員工為工作目的使用ChatGPT等工具，因?yàn)閾?dān)心與這個(gè)問題有關(guān)。

這種擔(dān)憂的部分原因是，幾乎所有早期的生成性人工智能迭代只能在大規(guī)模的云端數(shù)據(jù)中心運(yùn)行，其中許多收集了輸入其提示輸入的數(shù)據(jù)。然而，在支撐生成式人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)模型令人難以置信的快速發(fā)展中，這些擔(dān)憂有很多已經(jīng)得到解決。值得注意的是，現(xiàn)在有各種各樣的開源模型可從市場上獲得，如Hugging Face。許多這些開源模型可以在更合理的計(jì)算要求下非常有效地運(yùn)行，例如在一個(gè)適當(dāng)裝備的內(nèi)部數(shù)據(jù)中心。此外，一些大的科技公司已經(jīng)開始改變關(guān)于他們的模型可以在哪里運(yùn)行的規(guī)則，并且正在創(chuàng)建他們的模型的較小版本，為現(xiàn)場使用進(jìn)行優(yōu)化。

此外，我們已經(jīng)看到一些公司，包括NVIDIA開始提供專門為企業(yè)應(yīng)用設(shè)計(jì)的模型。NVIDIA的發(fā)展在多個(gè)層面上都很有趣。該公司與生成性人工智能密切相關(guān)，主要是因?yàn)槠溆布VIDIA的GPU芯片為目前云計(jì)算中的大部分生成性人工智能應(yīng)用和服務(wù)提供動(dòng)力。在該公司3月份的最后一次GTC會(huì)議上，他們公布了一整套生成性人工智能相關(guān)的軟件，包括特定行業(yè)的軟件基礎(chǔ)模型和以企業(yè)為中心的開發(fā)工具，特別是其NeMo大型語言模型(LLM)框架和用于過濾不需要的主題的NeMo Guardrails，令許多人感到驚訝。這些模型被優(yōu)化為在NVIDIA硬件上運(yùn)行。

Helix項(xiàng)目代表了戴爾和NVIDIA的合作努力，組裝了一系列戴爾PowerEdge服務(wù)器系統(tǒng)。這些系統(tǒng)包括NVIDIA H100 GPU和NVIDIA的Bluefield DPU(數(shù)據(jù)處理單元，用于AI工作負(fù)載所需的服務(wù)器之間的高速互連)系列，并與NVIDIA的企業(yè)AI軟件捆綁。

此外，戴爾從其PowerScale和ECS企業(yè)對象存儲(chǔ)產(chǎn)品線中提供了幾種不同的存儲(chǔ)選項(xiàng)，為人工智能工作負(fù)載進(jìn)行了優(yōu)化。其結(jié)果是一個(gè)全面的解決方案，使企業(yè)能夠開始建立或定制生成性人工智能模型。潛在客戶可以使用NVIDIA的一個(gè)基礎(chǔ)模型選項(xiàng)，或者如果他們愿意，可以從Hugging Face(或其他技術(shù)供應(yīng)商的解決方案)中選擇一個(gè)開源模型并開始這個(gè)過程。

捆綁的NVIDIA軟件允許導(dǎo)入一個(gè)組織的現(xiàn)有數(shù)據(jù)語料庫--從文件、客戶服務(wù)聊天記錄、社交媒體帖子等等--然后用它來訓(xùn)練一個(gè)新模型或定制一個(gè)現(xiàn)有模型。訓(xùn)練過程完成后還包括配套的運(yùn)行推理和利用新訓(xùn)練的模型創(chuàng)建新的應(yīng)用程序所需的工具。戴爾的捆綁服務(wù)還提供了一個(gè)藍(lán)圖，幫助企業(yè)在創(chuàng)建/定制這些模型和建立這些工具的過程中進(jìn)行導(dǎo)航，同時(shí)還提供了一系列技術(shù)支持服務(wù)。

最重要的是，由于這項(xiàng)工作是在企業(yè)實(shí)體內(nèi)部完成的，Project Helix可以幫助減輕許多公司--甚至那些已經(jīng)開始使用生成性人工智能工具的公司--所擔(dān)心的知識(shí)產(chǎn)權(quán)泄漏問題。

Project Helix的另一個(gè)顯著好處是，它允許公司以更獨(dú)特和個(gè)性化的方式利用生成性人工智能。雖然目前可用的通用工具無疑可以幫助處理某些類型的應(yīng)用和環(huán)境，但大多數(shù)公司認(rèn)識(shí)到，生成性人工智能的真正競爭優(yōu)勢在于定制。人們對將公司自己的數(shù)據(jù)納入這些工具有相當(dāng)大的興趣，但對于究竟如何做到這一點(diǎn)，也有很多困惑。

將生成性人工智能的"簡易工具包"放在一起，并不意味著許多組織在利用其數(shù)據(jù)和技術(shù)來創(chuàng)建他們所需的解決方案時(shí)不會(huì)面臨挑戰(zhàn)。關(guān)鍵是要記住，生成性人工智能背后的概念仍然非常新，它是一項(xiàng)極其復(fù)雜的技術(shù)。然而，通過捆綁必要的硬件和軟件，這些硬件和軟件已經(jīng)過預(yù)先測試，可以一起工作，同時(shí)還有關(guān)于如何引導(dǎo)這個(gè)過程的信息，Project Helix似乎是一個(gè)有吸引力的選擇，對那些渴望--或覺得有競爭性--潛入這個(gè)令人興奮的新領(lǐng)域的組織來說。

標(biāo)簽： 戴爾公司 英偉達(dá)公司 生成性人工智能