生成 AI アプリケーションを概念実証段階から本番運用段階に移行するには、制御、信頼性、データガバナンスが必要です。 組織は、モデルとトレーニングに使用するデータの両方をより厳密に管理することで、制御と出力へのより良い影響を与える能力を求めて、オープンソースの基盤モデルに注目しています。 Databricks は、何千ものお客様が生成 AI のユースケースを評価し、組織に最適なアーキテクチャを決定するのを支援してきました。 当社の顧客は、多くの場合困難でコストがかかる、本番運用品質のAIモデルの構築と展開の課題を私たちと共有しています。 その結果、ほとんどの CIO はモデルを本番運用に導入することに不安を感じています。 これには、制御、所有権、品質の欠如、予測不可能なパフォーマンス、これらの基本モデルのスケーリングに関連する高いコストなど、さまざまな理由があります。 私たちは顧客の行動の変化に気づきました。 効率性の向上とコストの削減のために、オープンソース モデルを採用する組織が増えています。 これに応えて、