Fem grunner til at du kanskje bør vurdere en lokal modell: 1. Lokale modeller lekker ikke informasjonen din 2. Lokale modeller kjører raskere 3. Lokale modeller blir ikke avviklet av leverandøren 4. Lokale modeller kan finjusteres/modifiseres vilkårlig 5. Lokale modeller endres ikke uten varsel Det er også mange grunner til å holde seg unna lokale modeller. Personlig anbefaler jeg alltid at bedrifter begynner å eksperimentere med nettbaserte modeller (gpt, gemini, claude) fordi de har en tendens til å være bedre og enklere å bruke. Når du har funnet ut at du kan løse et problem med en proprietær modell, kan du bestemme om bruk av en lokal modell er det riktige neste trinnet for deg.

Dette er den beste og raskeste tale-til-tekst-modellen i verden: • 23,2 sekunder for å behandle 30 minutter med lyd • 93,3 % nøyaktighet • Diariseringsstøtte for å oppdage flere høyttalere • Opplært på 12,5 millioner timer med flerspråklige data Jeg prøvde det ut, og det er ganske imponerende:

Feilanalyse er *bokstavelig talt* den mest effektive måten å evaluere AI-applikasjoner på. Jeg setter meg ned med selskaper hver uke, og de har alle det samme spørsmålet (og de er villige til å betale hva som helst for å svare på det): Hvordan vet vi at systemet vårt fungerer som det skal?