टेस्ला और AI की समझ: लैरी एलिसन ने साझा किए दो मॉडल और ‘लो-लेटेंसी’ का राज
ओरेकल के फाउंडर और चेयरमैन लैरी एलिसन ने दो तरह के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल के बीच का अंतर समझाया और रियल-टाइम, लो-लेटेंसी डिसीजन लेने की ज़रूरत के आधार पर उन्हें अलग-अलग बताया.
AI Models
ओरेकल के फाउंडर लैरी एलिसन ने इस आधार पर AI मॉडल के दो अलग-अलग प्रकार बताए कि वे लेटेंसी, यानी प्रोसेसिंग में देरी को कैसे हैंडल करते हैं.
Low Latency AI
AI मॉडल के एक वर्ग को बहुत कम लेटेंसी की ज़रूरत होती है, जिसका मतलब है कि उन्हें नेटवर्क देरी के बिना तुरंत फैसले लेने होते हैं.
Edge AI
एलिसन ने लो-लेटेंसी AI के उदाहरण के तौर पर टेस्ला की ऑटोनॉमस गाड़ियों और रोबोट का इस्तेमाल किया, और बताया कि ब्रेकिंग या स्टीयरिंग जैसे फैसले तुरंत होने चाहिए, इसलिए AI और कंप्यूट पावर सीधे डिवाइस के अंदर एम्बेडेड होते हैं.
Cloud AI
इस तरह का AI एज पर काम करता है, जिसका मतलब है कि कंप्यूटेशन दूर के क्लाउड सर्वर पर निर्भर रहने के बजाय डिवाइस पर ही लोकल रूप से होता है.
Larry Ellison
दूसरे तरह का AI मॉडल देरी को ज़्यादा बर्दाश्त कर सकता है और क्लाउड-बेस्ड कंप्यूटिंग के साथ काम कर सकता है,जैसे कि चैटबॉट और ऐसे मॉडल जिन्हें जवाब देने में कुछ समय लग सकता है.
Tesla AI
क्लाउड पर निर्भर मॉडल कोड जनरेशन या कंटेंट क्रिएशन जैसे कामों के लिए सही हैं जहाँ थोड़ी देरी से परफॉर्मेंस पर कोई फर्क नहीं पड़ता.
Autonomous Vehicles
एलिसन ने इस बात पर ज़ोर दिया कि भविष्य के लिए दोनों तरह के AI मॉडल महत्वपूर्ण हैं, और हर मॉडल लेटेंसी की ज़रूरतों के आधार पर अलग-अलग एप्लीकेशन के लिए उपयुक्त है. लैरी एलिसन ने दो तरह के AI मॉडल के बारे में बताया और लो-लेटेंसी इंटेलिजेंस के सबसे अच्छे उदाहरण के तौर पर टेस्ला का ज़िक्र किया.
