Try using it in your preferred language.

English

  • English
  • 汉语
  • Español
  • Bahasa Indonesia
  • Português
  • Русский
  • 日本語
  • 한국어
  • Deutsch
  • Français
  • Italiano
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • ไทย
  • Polski
  • Nederlands
  • हिन्दी
  • Magyar
translation

นี่คือโพสต์ที่แปลด้วย AI

스타트업 커뮤니티 씬디스 (SeenThis.kr)

รายงานแนวโน้มข้อมูล Snowflake ปี 2024 เผยแพร่… นักพัฒนา AI พัฒนาแอปพลิเคชันเฉลี่ย 90 แอปต่อวัน

เลือกภาษา

  • ไทย
  • English
  • 汉语
  • Español
  • Bahasa Indonesia
  • Português
  • Русский
  • 日本語
  • 한국어
  • Deutsch
  • Français
  • Italiano
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Polski
  • Nederlands
  • हिन्दी
  • Magyar

สรุปโดย AI ของ durumis

  • Snowflake เปิดเผยผลการสำรวจความคิดเห็นจากลูกค้ามากกว่า 9,000 ราย พบว่าแอปพลิเคชัน LLM มีสัดส่วนของแชทบอทเพิ่มขึ้น 46% เมื่อเทียบกับเดือนพฤษภาคม 2023 และนักพัฒนาชื่นชอบการใช้ภาษา Python มากที่สุดในการเขียนโปรแกรม
  • นอกจากนี้ แอปพลิเคชัน LLM ที่สร้างขึ้นใน Snowflake ในช่วง 9 เดือนที่ผ่านมา มีมากกว่า 33,143 แอปพลิเคชัน และอัตราการพัฒนาแอปพลิเคชันโดยตรงบนแพลตฟอร์ม Snowflake เพิ่มขึ้นมากกว่า 3 เท่าในช่วงเดือนกรกฎาคม 2023 ถึงมกราคม 2024
  • พร้อมกันนี้ การวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างภายในองค์กรเพิ่มมากขึ้น ส่งผลให้ความสำคัญของการกำกับดูแลข้อมูลเพิ่มขึ้น และ Snowflake ได้แบ่งการกำกับดูแลข้อมูลออกเป็น 3 แกนหลัก ได้แก่ การรวบรวมข้อมูล ความปลอดภัย และการใช้งาน เพื่อให้ลูกค้าสามารถนำนโยบายการเข้าถึงและการใช้งานที่เหมาะสมกับองค์กรมาใช้ได้

การสำรวจการใช้ AI กับลูกค้ามากกว่า 9,000 รายทั่วโลก…สัดส่วนแชทบอตในแอป LLM เพิ่มขึ้น

ไพธอนเป็นภาษา AI ที่นักพัฒนาชื่นชอบ…ปริมาณการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพิ่มขึ้น 123%

Snowflake บริษัทคลาวด์ข้อมูลระดับโลกได้ประกาศว่า สัดส่วนของแชทบอตในแอปพลิเคชันแบบ Large Language Model (LLM) เพิ่มขึ้น 46% เมื่อเทียบกับเดือนพฤษภาคมปีที่แล้ว

Snowflake ได้ทำการสำรวจรูปแบบและแนวโน้มของการนำข้อมูลและ AI มาใช้กับลูกค้ามากกว่า 9,000 ราย เพื่อเผยแพร่ "รายงานแนวโน้มข้อมูล 2024 (Data Trend 2024)" รายงานนี้กล่าวถึงวิธีการที่องค์กรระดับโลกนำเทคโนโลยี AI และข้อมูลมาใช้ในธุรกิจ โดยรายงานได้วิเคราะห์ว่าสัดส่วนของแอป LLM ที่ใช้การป้อนข้อมูลแบบข้อความลดลง (82% ในปี 2023, 54% ในปี 2024) ในขณะที่แชทบอตแบบโต้ตอบมีจำนวนเพิ่มขึ้น

นอกจากนี้ การสำรวจที่ดำเนินการกับชุมชนนักพัฒนา Streamlit พบว่า ประมาณ 65% ของผู้ตอบแบบสอบถามมีโครงการ LLM ในการทำงานจริง ๆ บริษัทต่าง ๆ กำลังใช้นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบสร้างสรรค์อย่างหลากหลายเพื่อเพิ่ม ประสิทธิผลการทำงาน ประสิทธิภาพ และความสามารถในการวิเคราะห์

Jennifer Belissent หัวหน้าฝ่ายกลยุทธ์ข้อมูลของ Snowflake กล่าวว่า "แอปพลิเคชันแบบโต้ตอบถูกเขียนโปรแกรม ในลักษณะที่ผู้คนโต้ตอบกันในชีวิตจริง ทำให้ตอนนี้เราสามารถโต้ตอบกับ LLM ได้อย่างง่ายดายราวกับกำลังสนทนากัน อยู่" "โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หากการกำกับดูแลและความปลอดภัยของข้อมูลซึ่งเป็นพื้นฐานของแอปพลิเคชัน LLM ได้รับการรับรอง แอปพลิเคชันแบบโต้ตอบจะสามารถตอบสนองความคาดหวังของทั้งองค์กรและผู้ใช้ได้ ทำให้การใช้งาน ขยายตัวมากขึ้น"

สร้างแอปพลิเคชัน LLM มากกว่า 33,000 รายการใน 9 เดือน

นักพัฒนามากกว่า 20,000 รายทั่วโลกที่เป็นส่วนหนึ่งของชุมชน Snowflake Streamlit ได้สร้างแอปพลิเคชัน LLM มากกว่า 33,143 รายการในช่วง 9 เดือนที่ผ่านมา ภาษาการเขียนโปรแกรมที่พวกเขาชื่นชอบมากที่สุดคือไพธอน ปริมาณการใช้ไพธอนใน Snowpark ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการสร้างแอปพลิเคชันของ Snowflake เพิ่มขึ้น 5.71 เท่าในปีที่แล้ว ซึ่งเป็นตัวเลขที่สูงกว่า Scala และ Java ซึ่งเพิ่มขึ้น 3.87 เท่าและ 1.31 เท่าตามลำดับ ไพธอน ช่วยเพิ่มความเร็วในการสร้างต้นแบบและทดสอบ ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วในการทำงานโดยรวม รวมถึงเพิ่มความเร็วในการเรียนรู้ โดยทั่วไปในช่วงเริ่มต้นของโครงการ AI ขั้นสูง

เมื่อเร็ว ๆ นี้ มีการใช้การเขียนโปรแกรมบนแพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลเพื่อพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM เพิ่มมากขึ้น การใช้ Snowflake Native App ซึ่งช่วยให้สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันบนแพลตฟอร์ม Snowflake ได้โดยตรง เพิ่มขึ้น มากกว่า 3 เท่าในช่วง 7 เดือนตั้งแต่เดือนกรกฎาคมปีที่แล้วถึงเดือนมกราคมปีนี้ แอปพลิเคชันที่พัฒนาบนแพลตฟอร์มข้อมูล เดียวไม่จำเป็นต้องส่งข้อมูลสำเนาไปยังบุคคลภายนอก ทำให้การพัฒนาและการเผยแพร่แอปพลิเคชันเร็วขึ้น และลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานและบำรุงรักษา

ความสำคัญของการกำกับดูแลข้อมูลภายในองค์กรเพิ่มขึ้น

พร้อมกับการนำ AI มาใช้ การวิเคราะห์และการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างภายในองค์กรก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน กระบวนการนี้ช่วยให้ค้นพบแหล่งข้อมูลใหม่ที่ไม่ได้ใช้งานและเน้นความสำคัญของการกำกับดูแลข้อมูลเพื่อ ปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน รายงานของ Snowflake ระบุว่าปริมาณข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่องค์กร ดำเนินการในช่วงปีที่ผ่านมาเพิ่มขึ้น 1.23 เท่า IDC องค์กรวิเคราะห์ตลาดระดับโลกประเมินว่าข้อมูลทั่วโลกสูงสุด 90% เป็นวิดีโอ รูปภาพ และเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง ต่างจากข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งการฝึกฝนแบบจำลองภาษาเป็นเรื่องปกติ แล้ว การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นโอกาสใหม่ที่จะเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันทางธุรกิจ ขององค์กร

Jennifer Belissent หัวหน้าฝ่ายกลยุทธ์ข้อมูลของ Snowflake เน้นย้ำว่า "การกำกับดูแลข้อมูลไม่ได้เกี่ยวกับการควบคุม ข้อมูล แต่เป็นการใช้ประโยชน์จากมูลค่าของข้อมูล" "Snowflake จัดประเภทการกำกับดูแลเป็น 3 ประเภท ได้แก่ การรวบรวมข้อมูล ความปลอดภัยของข้อมูล การใช้ข้อมูล และลูกค้าสามารถแท็กและจัดประเภท ข้อมูลเพื่อใช้สิทธิ์เข้าถึงและนโยบายการใช้งานที่เหมาะสมกับองค์กรได้" ผลลัพธ์คือ องค์กรที่นำฟังก์ชันการ กำกับดูแลข้อมูลของ Snowflake มาใช้เพิ่มขึ้นจาก 70% เป็น 100% และจำนวนคำถามที่ดำเนินการใน การกำกับดูแลเพิ่มขึ้น 142%

นอกจากนี้ Belissent ยังกล่าวอีกว่า "ข้อมูลแต่ละชิ้นแสดงให้เห็นว่าองค์กรตอบสนองต่อปัญหาที่พวกเขากำลังเผชิญ อย่างไร เมื่อดูจุดข้อมูลเหล่านี้ทั้งหมด จะสามารถวางแผนกลยุทธ์แบบบูรณาการสำหรับองค์กรโดยใช้ประโยชน์ จากโอกาสของเทคโนโลยี AI ล่าสุด" "กลยุทธ์หลักในยุคของ AI แบบสร้างสรรค์ไม่ได้อยู่ที่การเปลี่ยนแปลงข้อมูล พื้นฐาน แต่เป็นการดำเนินการตามกลยุทธ์นั้น เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ องค์กรจำเป็นต้องเปิดและแชร์แหล่งข้อมูล ที่กระจายอยู่ในระบบนิเวศข้อมูลที่กว้างขวาง เพื่อลดการกักเก็บข้อมูล"

สามารถดูรายงานเต็ม "แนวโน้มข้อมูล Snowflake 2024" ได้ที่นี่

เว็บไซต์: https://www.snowflake.com/?lang=ko

ติดต่อ
ตัวแทนประชาสัมพันธ์ของ Snowflake
KPR
กิมซูบิน
02-3426-2281

seenthis.kr
스타트업 커뮤니티 씬디스 (SeenThis.kr)
스타트업 커뮤니티 씬디스 (http://SeenThis.kr Startup Community web) 씬디스는 스타트업 커뮤니티입니다. 1. 모르면 물어보세요 2. 알면 답해주세요
seenthis.kr
สโนว์เฟลก เปิดตัว 'อาร์กติก' LLM ระดับองค์กร ที่มีการเปิดกว้างสูงสุดในอุตสาหกรรม สโนว์เฟลกเปิดตัว 'อาร์กติก' ซึ่งเป็นแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แบบโอเพ่นซอร์ส อาร์กติกมีให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ฟรีภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 และมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลระดับชั้นนำในอุตสาหกรรม อาร์กติกนำเสนอประสิทธิภาพโทเค็นที่โดดเด่นและคุณภาพที่ดีที่สุด

25 เมษายน 2567

NetApp เปิดตัวรายงานความซับซ้อนของคลาวด์ปี 2567 ... มองการณ์ไกลถึงยุคของ AI ที่จะก่อให้เกิดการปฏิวัติหรือความหายนะทั่วโลก รายงานความซับซ้อนของคลาวด์ของ NetApp วิเคราะห์ช่องว่างระหว่างผู้นำด้าน AI กับผู้ตาม เพื่อเน้นย้ำว่าโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลแบบบูรณาการเป็นสิ่งจำเป็นต่อความสำเร็จของ AI รายงานเน้นย้ำถึงความสำคัญของการรวมข้อมูลผ่านกรณีศึกษาของผู้นำด้าน AI และกระตุ้นให้ผู้ตามด

25 เมษายน 2567

รายงานสถานการณ์ความปลอดภัยของ Splunk ปี 2024 รายงานสถานการณ์ความปลอดภัยของ Splunk ประจำปี 2024 ระบุว่า บริษัท 93% ใช้ AI แบบสร้างสรรค์ แต่ 34% ยังไม่มีนโยบาย AI แบบสร้างสรรค์ เปิดโอกาสใหม่สำหรับทั้งเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์และผู้โจมตี การทำความเข้าใจความเสี่ยงและประโยชน์ ของเทคโนโลยีนี้จ

13 พฤษภาคม 2567

LLM (Large Language Model) คืออะไร? แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นเทคโนโลยีหลักของปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเรียนรู้จากข้อมูลข้อความจำนวนมาก เพื่อให้มีความสามารถในการประมวลผลภาษาคล้ายมนุษย์ และสามารถนำไปใช้ในด้านต่างๆ เช่น แชทบอท การแปล การสร้างข้อความ LLM ทำงานบนพื้นฐานขององค์ประกอบหลัก ได้แก่ ก
세상 모든 정보
세상 모든 정보
세상 모든 정보
세상 모든 정보

1 เมษายน 2567

คำสำคัญของภาษาในยุค AI ความแตกต่าง ท่ามกลางการใช้งาน ChatGPT ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ความกังวลเกี่ยวกับโอกาสในการพัฒนาความสามารถทางภาษาที่สูญหายไป และความเป็นไปได้ของการสูญเสียความแตกต่างทางวัฒนธรรมกำลังถูกหยิบยกขึ้นมา การพัฒนาฟังก์ชันการแปลอัตโนมัติส่งผลให้ความต้องการ ในการเรียนรู้ภาษาลด
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son

20 พฤษภาคม 2567

ความขัดแย้งของแบบจำลอง AI ชั้นนำ ความโปร่งใส การขาดความโปร่งใสในระบบ AI ที่ล้ำสมัยกำลังกลายเป็นปัญหาที่ร้ายแรง ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดได้วิเคราะห์ระบบ AI 10 ระบบ รวมถึง GPT-4 พบว่าไม่มีแบบจำลองใดที่เปิดเผยข้อมูลอย่างโปร่งใส เช่น แหล่งที่มาของข้อมูล วิธีการฝึกฝน และการใช้พลังงาน การขาดความโป
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son

14 พฤษภาคม 2567

Mr. Know-All ฉบับที่ 5 – กุมภาพันธ์ 2024 บริษัทต่าง ๆ กำลังรวมบริการ AI LLM กับบริการของตนเองเพื่อมอบ UX ที่ดีขึ้นและดึงดูดลูกค้า Google Dialogflow คือโซลูชั่นที่ช่วยให้สามารถใช้ UX แบบแชทเพื่อทำความเข้าใจเจตนาของผู้ใช้และเชื่อมโยงกับบริการของบริษัทที่เหมาะสมเพื่อมอบประสบการณ์ที่ล้ำสมัย
Pilot AISmrteasy
Pilot AISmrteasy
Pilot AISmrteasy
Pilot AISmrteasy

21 มีนาคม 2567

แก่นแท้ของงานคือ 'ไฮบริด' OpenAI ผู้พัฒนา ChatGPT เป็นเว็บไซต์ยอดนิยมอันดับที่ 17 ของโลกในเดือนพฤษภาคม โดยมีจำนวนการเข้าชมมากกว่า Netflix และ Linkedin โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเปิดตัวแอปบนมือถือทำให้ AI ที่สร้างขึ้นนั้นหลุดพ้นจากข้อจำกัดทางกายภาพของหน้าจอและเข้าใกล้ชีวิตประจำวันของเราม
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son

13 พฤษภาคม 2567

สร้าง AI Full Stack ด้วยโอเพนซอร์ส ระบบนิเวศ AI กำลังเห็นการเปิดตัวโมเดล LLM (แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่) โอเพนซอร์สใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง Mistral, Llama, phi-2 เป็นต้น เป็นแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพสูงและมีใบอนุญาตแบบเปิด และมีการพัฒนาเครื่องมือต่างๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากโมเดลเหล่านี้ LangChain, L
RevFactory
RevFactory
RevFactory
RevFactory

5 กุมภาพันธ์ 2567