נושא זה מספק תשובות לשאלות נפוצות על אופן השימוש בבינה מלאכותית יוצרת עם Oracle Analytics.
האם הבינה המלאכותית היוצרת של Oracle Analytics משתמשת ביותר ממודל אחד או ממערכת של מודלים תלויי-זוג?
Oracle Analytics לא מיישמת מודלי בינה מלאכותית יוצרת משורשרים או תלויים הדדית. כל מודל פועל כרכיב עצמאי, מה שמפשט את הערכת הביצועים, בקרות הגישה ותהליכי ניהול סיכונים. Oracle מעריכה באופן רציף את המודלים והארכיטקטורות המתאימים ביותר למגוון רחב של מקרי שימוש בניתוח מידע, ועשויה לעדכן או לשנות את המודלים והארכיטקטורה המועדפים עליה לאורך זמן.
באיזו קטגוריה של מודלים משתמשים במוצר? האם המודל מפותח באופן פנים-ארגוני או על-ידי צד שלישי?
יכולות הבינה המלאכותית היוצרת ב-Oracle Analytics ממנפות מודלים בסיסיים מספקי בינה מלאכותית מוגדרים לפריסות ארגוניות. לרשימה הנוכחית של מודלי הבינה המלאכותית הגנרטיבית שלנו, ראה מודלי בינה מלאכותית יוצרת מאומנים מראש.
האם המודל מנוטר ונבדק על בסיס קבוע? באיזו תדירות?
מודלים מאומתים מחדש עם כל מהדורה חדשה, כאשר טופלו בעיות ביצועים כפי שזוהו. במהלך הפיתוח, Oracle משתמשת במדדי למידת מכונה סטנדרטיים כולל דיוק, קריאה להחזרה וניקוד F1 כדי לאמת מודלים של בינה מלאכותית לפני הפריסה. Oracle Analytics משתמש בנתונים סינתטיים להערכת מודל בשילוב עם סל נתונים שנאספו באופן ידני. הערכת המודל מתמקדת בדיוק וסחיפה על-ידי הערכת היכולת של המודל ליצור תגובות התואמות לאמת היסודית שנוצרה. תוצאות מושוות כנגד בוחני ביצועים מבוססים כדי לזהות אי-התאמות (מבעים שהצליחו בעבר שכעת נכשלים) והתאמות (מבעים שנכשלו בעבר שמצליחים כעת). כל אי-התאמה מסווגת כרגרסיה ומשמשת כשער בקרה לכל שינוי קוד, מהדורות מודל או שינויי פריסה.
האם ל-Oracle יש תהליכים להעברת שינויים למודלים ולפלט שלהם?
כחלק מתהליך השחרור של Oracle Analytics, אנו מודיעים לך על שינויים במודלים או בערכי הפלט של בינה מלאכותית באמצעות מה חדש ב-Oracle Analytics Cloud. מנהלני חשבונות דיירים יכולים גם לאפשר מנויי משתמשים, ולהבטיח מודעות רחבה יותר בתוך הארגון. בנוסף, כל אחד יכול להישאר מעודכן לגבי מאפיינים חדשים ומהדורות עתידיות על-ידי הרשמה כמנוי לדוא"ל השבועי של Oracle Analytics באמצעות אתר Oracle Analytics Community.
Oracle Analytics משתמש גם בכללי המדיניות הסטנדרטיים לניהול שינויים של Oracle Cloud המתועדים ב-כללי מדיניות אירוח והמסרה של Oracle Cloud.
האם מדיניות הבינה המלאכותית של Oracle כוללת תהליך בדיקה לפונקציות משפטיות ופונקציות סיכון?
צוותי פיתוח מוצרים של Oracle עקבו אחר הנחיות חובה מאבטחת מוצרים גלובלית השומרות עלתקני Oracle Secure Coding (SCS). חלק מהתקנים האלו מוקדש לבינה מלאכותית/למידת מכונה, אשר להן יש מספר הנחיות אבטחה. הנחיות אלה מחולקות לקטגוריות הבאות:
כחלק מתקני הקידוד המאובטח שצוינו לעיל, צוותי פיתוח המוצרים של Oracle מעריכים באופן קבוע את הפרויקטים שלהם לסיכוני אבטחה וחולשות אבטחה ספציפיות לבינה מלאכותית.
האבטחה למודל, ארכיטקטורת בינה מלאכותית של Oracle Analytics ושילוב ב-Oracle Analytics עברה בדיקת אבטחה של אבטחת ענק, תקנים ותוכנית ארכיטקטורה (CSSAP). CSSAP הוא תהליך מקיף לסקירת אבטחה שפותח על ידי Corporate Security Architecture, Global Information Security, Global Product Security, Oracle Global IT וארגוני ה-IT של Oracle כדי לספק הערכה מעמיקה של ניהול אבטחת מידע. לקבלת מידע נוסף, ראה פיקוח על ארכיטקטורת אבטחה ארגונית.
האם Oracle אוספת נתוני משתמשים או מדדים דומים כדי למדוד הבדלים בנתוני קלט ופלט ביחס לסביבות בדיקה?
נכון לעכשיו, Oracle Analytics אינו קולט או אוסף משוב מפורש של משתמשים למטרה זו. מכיוון שהמודל אינו מכוון או מאומן על נתוני הלקוח, הבדיקה מוגבלת לבוחני הביצועים של מודל ברירת המחדל כפי שצוין לעיל. לסיכום: מודלים מאומתים מחדש עם כל מהדורה חדשה, וכל בעיה מזוהה בביצועים מטופלת בהתאם. במהלך הפיתוח, Oracle מיישמת מדדי למידת מכונה סטנדרטיים - כגון דיוק, החזרות וציוני F1 - כדי לאמת מודלים של בינה מלאכותית לפני הפריסה.
האם Oracle משלבת במודל שלה קלטים חיצוניים או כלים של צד שלישי?
Oracle Analytics לא משלב קלט חיצוני כלשהו באינטראקציות שלו עם המודל. האינטראקציות עם המודל מוגבלות לתקשורת ישירה בין Oracle Analytics למודל עצמו.
האם המודל תלוי בכלים או בפתרונות של צד שלישי שעלולים להקשות על העברת המודל לסביבה אחרת?
המודל נפרס כשירות של Oracle Cloud Infrastructure, עם אותו מודל בסיס הזמין על פני מופעי שירות מרובים. לא נדרשת הגירת מודל בין מופעים.
כיצד מגיבה Oracle לתקריות של מערכת הבינה המלאכותית?
Oracle Analytics משתמש בכללי המדיניות הסטנדרטיים של Oracle Cloud Incident Response המתועדים בפרק 'הסכם רמת שירות' של כללי מדיניות אירוח והמסרה של Oracle Cloud.
כיצד בוחנת Oracle את איכות ההסברים על מערכות?
Oracle Analytics נושא את כל שינויי הקוד, מהדורות המודל ושינויי הפריסה בשער מהדורה, שכולל הערכה של תגובות שנוצרו התואמות לאמת היסודית שנוצרה כחלק ממבחן הביצועים שלנו להערכה. האמת היסודית בבוחן הביצועים כוללת את כל הסברי המערכות שנוצרו כחלק מהתגובה. כל אי התאמה מסווגת כרגרסיה ומשמשת כשער בקרה.
כיצד Oracle מעריכה את תוצרי המערכת לאמינות ולהגינות?
Oracle Analytics מסתמך על תשתית OCI Gen AI למודלים הבסיסיים שלו ואינו מאמן במפורש את המודלים. בינה מלאכותית יוצרת של OCI משתמשת בשיטות עבודה מומלצות כדי להבטיח אמינות ולמנוע הטיה במודלים הבסיסיים שלה.
בנוסף, Oracle Analytics מציע כעת שליטה עם רמת גרעיניות גסה על התרומה של מודל השפה הגדול (LLM) לתגובה המוצגת למשתמשי קצה. מנגנון זה מבטיח שמודל שפה גדול לא יעביר ישירות מידע למשתמשי קצה, ובכך יבטיח שהתגובות שנוצרו ייווצרו במלואן על-ידי Oracle Analytics ומכאן אמינות. בנוסף, למנהלן השירות של Oracle Analytics יש את היכולת לחסום כל מאפיין המונע על-ידי בינה מלאכותית ברמת המאפיין הבודד. לפרטים נוספים, ראה:אודות תצורת בינה מלאכותית גנרטיבית.
האם יש תוכנית התאוששות מאסון והתניה למופעים שבהם המודל אינו זמין?
Oracle Analytics מסתמך על תשתית הבינה המלאכותית הגנרטיבית של OCI למודלי הבסיס שלה. הגמישות ועמידות בפני תקלות של תשתית OCI מתועדות ב-כללי מדיניות אירוח והמסרה של Oracle Cloud. פרטים נוספים על אשכולות ייעודיים של OCI Gen AI ניתן למצוא ב-יצירת אשכול AI ייעודי בבינה מלאכותית גנרטיבית עבור מודלים של אירוח וב-שירותי ענן ציבוריים Oracle PaaS ו-IaaS -מסמך תצר.
כיצד Oracle בודקת את המודל לעקביות בסביבות שונות?
כל המודלים של לקוחות ופיתוח נפרסים באותה מסגרת של Oracle Cloud Infrastructure. סביבות בדיקה פנימיות, כולל סביבות טרום-מסחריות ובדיקות ייצור, שומרות על אותו מצב תצורה כמו סביבות הלקוח.
האם ל-Oracle יש מדיניות פיקוח מבוססת בשביל המודל?
Oracle Analytics ממנף מודלים של תשתית הפרוסים באמצעות שירות הבינה המלאכותית היוצרת של Oracle Cloud Infrastructure. מודלים אלו משמשים במצב המקורי שלהם ללא שינוי - Oracle Analytics לא מבצע אימון, כוונון או התאמה אישית של מודל במודלים הבסיסיים של התשתית. לפיכך, כללי מדיניות משילות על מודלים המשמשת את תשתית הבינה המלאכותית היוצרת של OCI ישימה גם בשביל Oracle Analytics.
האם Oracle הקימה מדיניות ונהלים המגדירים תפקידים ותחומי אחריות לפיקוח אנושי על מודלים פרוסים?
ל-Oracle Analytics יש תהליך חזק להערכת מודל באמצעות נתונים סינתטיים המשמשים כשער בקרה לכל שינוי קוד, מהדורות מודל או שינויי פריסה. ריצות הערכת מודלים מוערכות על-ידי שילוב של אוטומציה ופיקוח אנושי. מעבר לכך, Oracle Analytics לא מבצע פיקוח אנושי על מודלים פרוסים.