Sau khi làm nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo một thời gian ngắn, mình nhận ra rằng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) là vô cùng đắt đỏ và tốn thời gian. Ví dụ, nghiên cứu AlphaStar của DeepMind dự tính khoảng 26 triệu $, và GPT-3 của OpenAI khoảng vài chục triệu $.
Mình nghĩ rằng trong tương lai, sẽ chỉ có ít công ty lớn có đủ nguồn lực để làm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Phần lớn các công ty khác sẽ sử dụng những nghiên cứu và mô hình có sẵn, và cái khó nằm ở chỗ làm sao để có thể đưa những nghiên cứu này để giải quyết các vấn đề trong đời sống thật.
Năm ngoái, mình chuyển qua một công ty khởi nghiệp với mục đích xây dựng nền tảng cho các công ty làm ứng dụng AI.
Mình tìm hiểu về tất cả những công ty và công cụ trong thị trường MLOps (mảng tập trung vào việc đưa trí tuệ nhân tào vào sản xuất) mà mình biết. Mình tìm được 200 công cụ. Và mình viết tóm tắt những gì mình tìm hiểu được trong bài viết này.
Bài viết bao gồm:
- Sự phát triển của thị trường MLOps qua thời gian (pre-deep learning, development phase, production phase)
- Những khác biệt giữa việc xây dựng ứng dụng machine learning và ứng dụng phần mềm truyền thống
- Mô hình kinh doanh open-source và open-core mà các công ty trí tuệ nhân tạo hay theo
Hy vọng có ích cho các bạn muốn tìm hiểu về việc xây dựng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo!
