Die blitzartige Ascension der künstlichen Intelligenz formt die Zukunft der Unternehmen und redefiniert die Technologiewerte. Snowflake, bekannt für seine revolutionäre Data-Plattform-Technologie, bemüht sich, *den Abstand* zu Databricks, dem unbestrittenen Leader im Bereich Machine Learning, zu verringern. Die Herausforderung geht über das bloße Aufholen in der Technologie hinaus; sie erfordert *die perfekte Integration* innovativer Lösungen, um den Bedürfnissen einer sich wandelnden Kundschaft gerecht zu werden. Das Angebot angepasster Umgebungen und effektiver Werkzeuge wird zu einer unbestrittenen Priorität für diesen ambitionierten Akteur. Eine sorgfältige Analyse der jüngsten Entwicklungen von Snowflake offenbart eine mutige Strategie, die Tradition und Innovation vereint, um das Feld der KI zu erobern.
KI-Strategien: Ein ambitioniertes Aufholen
Der Herausgeber Snowflake, obwohl er im Rückstand war, intensiviert seine Bemühungen, seinen Konkurrenten Databricks im Bereich der künstlichen Intelligenz einzuholen. Letzterer hat sich auf das Machine Learning lange vor dem Aufkommen der generativen KI positioniert, was Snowflake eine bedeutende Herausforderung auferlegt.
Snowflake hat sich nicht von Beginn an mit KI beschäftigt, wodurch es einen strategischen Vorteil verloren hat. Databricks, mit seinen speziell für die generative KI entwickelten Werkzeugen, bietet vielfältige Lösungen an. Als Antwort hat Snowflake eine umfassende Data Engineering-Umgebung eingeführt, um die Daten zu steuern. Dieses Framework ermöglicht es den Nutzern, komplexe Pipelines zu verwalten, um die Daten zu transformieren und zu verfeinern.
Umgebung und Werkzeuge für Machine Learning
Snowflake hat eine integrierte Machine Learning-Werkstatt eingerichtet, die ein Model Store und ein Feature Store umfasst. Diese Werkzeuge erleichtern das Management von Modellen und den zugehörigen Eigenschaften. Der Herausgeber bietet außerdem Überwachungswerkzeuge an, um die Halluzinationen der KI zu kontrollieren und so die angemessene Nutzung der entwickelten Modelle zu gewährleisten.
Dieses System ermöglicht es Snowflake, Rückstände in verschiedenen Bereichen aufzuholen. Dennoch stellt der Aufstieg zur generativen KI eine separate Herausforderung dar. Benoit Dageville, Mitbegründer von Snowflake, hebt hervor, dass generative KI weniger komplexe Fähigkeiten erfordert als traditionelles Machine Learning.
Cortex AI: Eine innovative und serverless Suite
Snowflake bietet Cortex AI an, ein vollständig serverless und verwaltetes KI-Service-Paket. Diese Suite integriert Large Language Models (LLM) von verschiedenen Anbietern. Die LLM von Meta und Mistral sind beispielsweise über strategische Vereinbarungen verfügbar.
Diese Dienste umfassen verschiedene Funktionen, darunter Übersetzung, Inhaltssynthese und die Generierung von SQL-Sprache. Jede Funktion ermöglicht es dem Benutzer, das passende LLM für seinen Anwendungsfall auszuwählen, wodurch die Leistung optimiert und die Kosten für Ressourcen reduziert werden.
Die Strategie von Snowflake zielt darauf ab, leichtgewichtige und spezialisierte LLM anzubieten. Eine Wahl, die es ermöglicht, bei den Maschinenressourcen zu sparen. Die Nutzer können auch auf Drittanbieter-LLM über deren APIs zugreifen und so das Spektrum der verfügbaren Fähigkeiten erweitern.
Optimierung der Modelle bei reduzierten Kosten
Snowflake hat auch eine Technologie für das Fine Tuning von Modellen mittlerer Größe entwickelt, die es ermöglicht, die Betriebskosten zu optimieren. Dageville erwähnt die Möglichkeit, spezifische LLM für Fälle wie die Bewertung von Anrufen in einem Callcenter zu erstellen.
Es ist möglich, Modelle auf der Basis der Snow Park Container Services zu trainieren, obwohl diese Modelle nicht ausdrücklich LLM sind. Die Komplexität des Trainings klassischer Modelle bleibt bestehen, wobei Databricks mit seiner Lösung Mosaic AI Training an der Spitze steht.
Arctic: Das Open Source LLM
Snowflake hat sein eigenes LLM, Arctic, ins Leben gerufen, das entwickelt wurde, um leistungsstark und gleichzeitig kostengünstig im Training zu sein. Dieses Modell wird open source veröffentlicht, sodass die Community es annehmen und an unterschiedliche Bedürfnisse anpassen kann.
Arctic gliedert sich in zwei Modelle: das LLM selbst und ein Embedding-Modell zur Verbesserung der semantischen Suche. Diese Entwicklung ist in die Cortex AI-Suite integriert und positioniert Snowflake als einen Akteur, der sich in der Innovation der LLM engagiert.
Cortex Search: Hybride und präzise Suche
Cortex Search stellt einen signifikanten Fortschritt in der Durchführung hybrider Suchen dar. Dieser Dienst automatisiert die Verarbeitung von Inhalten, wodurch die Effizienz der semantischen Suchen optimiert wird. Jede Anfrage generiert einen Vektor, der mit den indizierten Dokumenten verglichen wird.
Parallel dazu ermöglichen SQL-Anfragen eine präzise Filterung und Anpassung des Zugriffs auf Informationen. Die Funktionen von Cortex Search werden zudem durch Technologien aus der Übernahme von Neeva erweitert, was zu schnellen Leistungen führt.
Streamlit: Erstellung von Anwendungen für generative KI
Snowflake hat Streamlit als Entwicklungsumgebung zur Gestaltung von Anwendungen für generative KI eingeführt. Diese Technologie, die 2022 erworben wurde, ermöglicht Entwicklern, Python-Anwendungen auf der Snowflake-Plattform zu erstellen.
Streamlit bietet gebrauchsfertige Komponenten, die optimiert sind, um sich nahtlos mit Cortex Search zu integrieren, wodurch die Entwicklung fortschrittlicher Anwendungen wie intelligenter Chatbots erleichtert wird. Dieses Tool stellt einen erheblichen Vorteil für Data Scientists dar.
Synergien über die Plattform hinweg
Snowflake bemüht sich, alle KI-Komponenten in ein kohärentes Ökosystem zu integrieren. Ziel ist es, eine einheitliche Plattform anzubieten, die traditionelles Machine Learning mit generativer KI verbindet. Das Fundament Horizon verwaltet alle Prozesse, vom Management bis zur Interoperabilität der IT-Ressourcen.
Dieser integrierte Ansatz, im Gegensatz zu den Lösungen großer Cloud-Anbieter, zielt darauf ab, die Benutzererfahrung zu vereinfachen und gleichzeitig die Kostenoptimierung zu verstärken. Der Wille von Snowflake, diese Werkzeuge zu zentralisieren, markiert einen Wendepunkt in seiner Wettbewerbsstrategie im Vergleich zu Databricks und seinen eigenen Initiativen.
Häufig gestellte Fragen
Was sind die Hauptunterschiede zwischen den KI-Angeboten von Snowflake und Databricks?
Snowflake konzentriert sich auf die Integration einer umfassenden Data-Engineering-Umgebung und Funktionen für generative KI, während Databricks sich auf das Training von Modellen des Machine Learning spezialisiert hat und robuste Lösungen für generative KI wie Mosaic AI Training bietet.
Wie hat Snowflake seinen Rückstand im Bereich Machine Learning aufgeholt?
Snowflake hat eine Data-Engineering-Umgebung eingerichtet, die eine Machine-Learning-Werkstatt, einen Model Store und einen Feature Store sowie Überwachungswerkzeuge für das Monitoring von Modellen umfasst und dadurch seine Funktionen im traditionellen KI-Bereich verbessert.
Was sind die wichtigsten Funktionen von Cortex AI von Snowflake?
Cortex AI bietet serverless KI-Dienste, die Sprachmodelle (LLM) wie die von Meta und Mistral integrieren, und liefert Funktionen wie die Übersetzung von Inhalten, die Audio-Text-Synthese und die Generierung von SQL-Sprache.
Was ist das Fine Tuning von Modellen in Snowflake und warum ist es wichtig?
Das Fine Tuning ermöglicht das Training von Modellen mittlerer Größe unter Verwendung von großen LLM als Referenzen, was einen Kompromiss zwischen Leistung und Kosten darstellt und entscheidend für eine effektive Nutzung der Ressourcen im Machine Learning ist.
Welche Strategie verfolgt Snowflake beim Ansatz der Sprachmodelle?
Snowflake zielt darauf ab, spezialisierte und leichte LLM anzubieten, die weniger Ressourcen benötigen, während die Integration von Drittanbieter-LLM über APIs ermöglicht wird, was seine Flexibilität und Anpassungsfähigkeit stärkt.
Wie funktioniert der Cortex Search von Snowflake für die semantische Suche?
Cortex Search nutzt eine hybride Suche, die semantische Suche und SQL-Anfragen kombiniert, um präzise Abfragen zu ermöglichen und eine effiziente Verwaltung der in dem Index gespeicherten Dokumente zu gewährleisten, um relevante Ergebnisse zu garantieren.
Welche Werkzeuge bietet Snowflake zur Erstellung von Anwendungen für generative KI an?
Snowflake hat Streamlit erworben, eine Open-Source-Entwicklungsumgebung, die die Erstellung von Anwendungen für generative KI wie intelligente Assistenten erlaubt, die sich leicht mit den Dienstleistungen von Snowflake integrieren lassen.
Wie gewährleistet Snowflake die Datensicherheit in seinen KI-Lösungen?
Snowflake implementiert strenge Zugriffskontrollen und Funktionen zur Verwaltung von Rechten innerhalb seiner Plattform, um eine optimale Sicherheit bei der Nutzung seiner KI-Dienste zu gewährleisten.
