העלייה המחשמלת של הבינה המלאכותית מעצבת את עתיד העסק, מגדירה מחדש את האסטרטגיות הטכנולוגיות. Snowflake, המוכר בזכות הטכנולוגיה המהפכנית של data platform, מנסה *להפחית את הפער* שמפריד בינה לבין Databricks, המוביל הבלתי מעורער בתחום הלמידה החישובית. האתגר חורג מעבר לרק חזרה טכנולוגית; הוא כולל *אינטגרציה מושלמת* של פתרונות חדשניים כדי לענות על צורכי לקוחות המשתנים כל הזמן. הצעת סביבות מותאמות וכלים יעילים הפכה לעדיפות שאין עליה עוררין עבור שחקן שואף זה. ניתוח מדוקדק של ההתפתחויות האחרונות ב-Snowflake חושף אסטרטגיה נועזת, המאחדת מסורת וחדשנות, שמטרתה לכבוש את תחום הבינה המלאכותית.
אסטרטגיות בינה מלאכותית: חזרה שאפתנית
המו"ל Snowflake, למרות שיצא מאחור, מגביר את מאמציו לעקוב אחרי מתחרהו Databricks בזירה של הבינה המלאכותית. האחרון התמקם בתחום הלמידה חישובית הרבה לפני שצמחה הבינה המלאכותית הגנרטיבית, מה שמקנה ל-Snowflake אתגר משמעותי להתמודד עמו.
Snowflake לא התחייב לבינה מלאכותית כבר בהתחלה, מה שאיבד לו יתרון אסטרטגי. Databricks, עם הכלים שלו המיועדים לבינה המלאכותית הגנרטיבית, מציע פתרונות מגוונים. בתגובה, Snowflake הציגה סביבה מקיפה של data engineering כדי לנהל את הנתונים. מסגרת זו מאפשרת למשתמשים לנהל צינורות מורכבים כדיtransform והפיק את הנתונים.
סביבה וכלי למידה חישובית
Snowflake הקימה סדנה של למידה חישובית משולבת, הכוללת model store וfeature store. כלים אלה מקלים על ניהול המודלים והתכנים הקשורים. המו"ל מספק גם כלים לניהול כדי לפקח על ההזיות של הבינות המלאכותיות, ובכך מבטיח שימוש נכון במודלים שהופקו.
מכשיר זה מאפשר ל-Snowflake להדביק את הפער במגוון אספקטים. עם זאת, העלייה לעבר הבינה המלאכותית הגנרטיבית מהווה אתגר ייחודי. בנוית דאגוויל, ממקימי Snowflake, מדגיש כי הבינה המלאכותית הגנרטיבית דורשת יכולות פחות מורכבות מאשר הלמידה החישובית המסורתית.
Cortex AI: סדרת שירותים חדשנית וללא שרת
Snowflake מציעה את Cortex AI, סט של שירותי בינה מלאכותית לחלוטין ללא שרת ומנוהלים. סדרה זו כוללת large language models (LLM) מספקים שונים. ה-LLM של Meta ושל Mistral, לדוגמה, זמינים דרך הסכמים אסטרטגיים.
שירותים אלה כוללים תכונות מגוונות, לרבות תרגום, סינתזה של תוכן, והפקת שפה SQL. כל תכונה מאפשרת למשתמש לבחור את ה-LLM המתאים למקרה השימוש שלו, ובכך אופטימיזציה של הביצועים ומפחיתה את העלויות הקשורות במשאבים.
האסטרטגיה של Snowflake שואפת להציע LLMים קלים ומיוחדים. בחירה זו מאפשרת לחסוך במשאבים של מכונה. המשתמשים יכולים גם להשתמש ב-LLMים של צד שלישי דרך ה-APIs שלהם, מה שמרחיב את מגוון האפשרויות הזמינות.
אופטימיזציה של מודלים בעלויות נמוכות
Snowflake גם פיתחה טכנולוגיה לfine tuning של מודלים בגודל בינוני, המאפשרת אופטימיזציה של עלויות התפעול. דאגוויל מזכיר את האפשרות ליצור LLMים ספציפיים למקרים כמו מיון שיחות במוקד שירות לקוחות.
ניתן לאמן מודלים המבוססים על Snow Park Container Services, אם כי מודלים אלה אינם LLMים ספציפיים. המורכבות של האימון של המודלים המסורתיים בולטת, עם Databricks בחזית עם הפתרון Mosaic AI Training שלו.
Arctic: ה-LLM בקוד פתוח
Snowflake השיקה את ה-LLM שלה, שנקרא Arctic, שנועד להיות חזק תוך כדי היותו חסכוני לאימון. מודל זה פורסם בקוד פתוח, המאפשר לקהילה לאמץ אותו ולהתאימו לצרכים שונים.
Arctic מופיע בשני מודלים: ה-LLM עצמו ומודל של הטמעה (embedding) לשיפור החיפוש הסמנטי. פיתוח זה מחובר לסדרת Cortex AI, מה שממקם את Snowflake כשחקן מחויב לחדשנות בתחום ה-LLM.
Cortex Search: חיפוש היברידי ומדויק
Cortex Search מייצג התקדמות משמעותית בהשגת חיפושים היברידיים. שירות זה אוטומט את עיבוד התוכן, ובכך משפר את היעילות של החיפושים הסמנטיים. כל בקשה מייצרת וקטור המשווה עם המסמכים הממיינים.
במקביל, בקשות SQL מאפשרות לסנן ולהתאים את הגישה למידע בצורה מדויקת. תכונות של Cortex Search אף מתעצמות על ידי הטכנולוגיה שהוספה בעקבות רכישת Neeva, מה שמעניק ביצועים מהירים.
Streamlit: יצירת אפליקציות בינה מלאכותית גנרטיבית
Snowflake הציגה את Streamlit כסביבת פיתוח לעיצוב אפליקציות בינה מלאכותית גנרטיבית. טכנולוגיה זו, שנרכשה בשנת 2022, מאפשרת למפתחים ליצור אפליקציות Python על פלטפורמת Snowflake.
Streamlit מציעה רכיבים מוכנים לשימוש, המותאמים להשתלבות עם Cortex Search, ובכך מפשטת את הפיתוח של אפליקציות מתקדמות כמו צ'אט-בוטים חכמים. כלי זה מהווה נכס משמעותי עבור מדעני נתונים.
סינרגיות ברחבי הפלטפורמה
Snowflake שואפת לשלב את כלל אבני הבינה המלאכותית שלה באקוסיסטם מגובש. המטרה היא לספק פלטפורמה מאוחדת המשלבת למידה חישובית מסורתית ובינה מלאכותית גנרטיבית. היסוד Horizon מנהל את כלל התהליכים, החל מהניהול ועד לאינטראופרטיביות של נכסי IT.
גישה זו המשלבת, בניגוד לפתרונות מצדי הענן הגדולים, מיועדת לפשט את חוויית המשתמש תוך חיזוק האופטימיזציה של העלויות. הרצון של Snowflake למרכז את הכלים הללו מציין תפנית באסטרטגיה התחרותית שלה מול Databricks ויוזמותיה שלה.
שאלות נפוצות
מהן ההבדלים המרכזיים בין הצעות הבינה המלאכותית של Snowflake לבין Databricks?
Snowflake מתמקדת באינטגרציה של סביבה מלאה של data engineering ופיצ'רים של בינה מלאכותית גנרטיבית, בעוד ש-Databricks מצטיין באימון מודלים של למידה חישובית ומציע פתרונות חזקים לבינה מלאכותית גנרטיבית, כמו Mosaic AI Training.
איך Snowflake השלים את הפער בתחום הלמידה החישובית?
Snowflake הקימה סביבה של data engineering הכוללת סדנה ללמידה חישובית, model store ו-feature store, וכן כלים לניהול כדי לעקוב אחרי המודלים, ובכך לשפר את הפונקציות שלה בבינה מלאכותית המסורתית.
מהן התכונות המרכזיות של Cortex AI של Snowflake?
Cortex AI מציעה שירותי בינה מלאכותית ללא שרת הכוללים מודלים של שפה (LLM) כמו אלה של Meta ו-Mistral, ומספקת פונקציות כמו תרגום תוכן, סינתזת טקסט לאודיו, ויכולות הפקת שפה SQL.
מהו ה-fine tuning של מודלים ב-Snowflake ולמה זה חשוב?
ה-fine tuning מאפשר לאמן מודלים בגודל בינוני תוך שימוש ב-LLM בגודל גדול כהפניות, מה שמציע פשרה בין ביצועים לעלות, דבר שהוא קריטי לשימוש יעיל במשאבים בלמידה חישובית.
איזו אסטרטגיה משתמשת Snowflake כדי להתקרב למודלים של שפה?
Snowflake שואפת להציע LLMים מיוחדים וקלים שדורשים פחות משאבים, תוך שהיא מאפשרת אינטגרציה של LLMים צד שלישי דרך APIs, מה שמחזק את הגמישות שלה ואת יכולת ההתאמה.
איך פועל ה-Cortex Search של Snowflake לחיפוש סמנטי?
Cortex Search משתמש בחיפוש היברידי המשלב חיפוש סמנטי ובקשות SQL, מה שמאפשר חקירות מדויקות וניהול יעיל של המסמכים המאוחסנים במדד כדי להבטיח תוצאות רלוונטיות.
אילו כלים מציעה Snowflake ליצירת אפליקציות בינה מלאכותית גנרטיבית?
Snowflake רכשה את Streamlit, סבירת פיתוח בקוד פתוח המאפשרת ליצור אפליקציות בינה מלאכותית גנרטיבית, כמו עוזרים חכמים, המתאימים בקלות לשירותי Snowflake.
איך Snowflake מנהלת את אבטחת הנתונים בפתרונות הבינה המלאכותית שלה?
Snowflake מיישמת בקרות גישה מחמירות ופונקציות לניהול זכויות בתוך הפלטפורמה שלה, מה שמבטיח אבטחה אופטימלית במהלך השימוש בשירותי הבינה המלאכותית שלה.
