Hoe een multi-modelarchitectuur te implementeren

De afgelopen jaren hebben bedrijven zich tot grote grensmodellen gewend om hun AI-toepassingen te bouwen, omdat deze de meeste gebruikstoepassingen konden aanpakken en de enige levensvatbare opties op grote schaal waren. Maar deze wereld verandert snel, en vandaag de dag wenden de teams die de beste AI-producten op de markt brengen zich steeds meer tot kleinere, gespecialiseerde modellen omdat ze de generalisten in kernactiviteiten overtreffen, vaak veel sneller zijn en tegen een fractie van de kosten kunnen worden ingezet.Sommige algemene voorbeelden die we tegenkomen zijn spraak-AI die in realtime kan reageren, snelle opvraging in gestructureerde datadocumenten, of voorspellingen op basis van tabellen die bedrijven gebruiken.Sluit je aan bij Baseten en leiders van Gradium, Synthefy, en Sid.ai voor drankjes, snacks, leuke demo's, en een open gesprek over waarom de industrie verschuift naar een multi-model wereld en hoe Baseten kan helpen deze aan te drijven.We brengen leiders van drie labs samen die bouwen voor deze nieuwe wereld:Het panel zal worden gemodereerd door Bola Malek, Hoofd van Baseten voor Model Labs. Ze zullen ingaan op wat hun modellen doen dat een algemeen model niet kan, waar de lijn tussen specialist en generalist ligt, en wat er nodig is om een vloot van modellen efficiënt en op grote schaal in productie te draaien.Dit evenement wordt georganiseerd door Baseten — het trainings- en inferentieplatform achter enkele van de meest veeleisende AI-werklasten in productie zoals Abridge, Cursor, Notion, en OpenEvidence. De meeste brengen hun eigen modellen mee. Wij maken ze snel.