❄️ 🤖 =💡 Mit Snowflake GenAI: Daten in smarte Entscheidungen verwandeln Auch im Bereich GenAI hat Snowflake zwar einen späten, jedoch großen Schritt gemacht. Verschiedene Services sollen der umfassenden Datenplattform einen Platz in der Welt der generativen KI ermöglichen. ⚡ Serverlose AI- und LLM-Funktionen ➡️ Die „Cortex Functions“ beinhaltet sowohl Machine Learning- als auch ready-to-use GenAI-Funktionen. ➡️ Der „Snowpark Container Service“ ermöglicht mehr Flexibilität in beinah alle Programmiersprachen, Frameworks, Bibliotheken und Hardware. sowohl Machine Learning- als auch ready-to-use GenAI-Funktionen oder ready-to-use- Machine Learning- und GenAI - Funktionen ⚡ Snowflakes Large Language Model Das Open Source LLM „Arctic“ konzentriert sich auf Enterprise Intelligence-Metriken. Der Vorteil ist, dass es für spezifische Anwendungsfälle entwickelt wurde, was ebenfalls die Codierung, SQL-Generierung und Instruction Following erlaubt. ⚡ Snowflakes Embedding Modelle Sie wandeln Textdaten in numerische Vektoren um, die wiederum semantische Informationen des Textes enthalten. Da Maschinen numerische Eingaben benötigen, ist Text Embedding eine entscheidende Komponente vieler nachgeschalteter NLP-Anwendungen. Snowflake bietet Embedding-Modelle in fünf Größen an, die insbesondere im Zusammenhang mit Retrieval-Augmented-Generation (#RAG) verwendet werden. Im zweiten Teil des #adessoBlog-Beitrags „Snowflake GenAI: Daten intelligent nutzen!“ geht adessi Sebastian Lang näher auf die Funktionsweise und Vorteile der Services ein und gibt eine EInschätzung ab. Jetzt lesen: 👉️ https://fcld.ly/083cjg3 Level Up your Data! #adessodataandanalytics #adessoDataMastery #TeamSnowflake
