開発効率の比較
従来のAI開発では、データのクレンジング、モデルのトレーニング、インターフェイスの開発に数週間を要したが、ワードウェアは次のような方法でこれを実現した。ビルド済みアプリケーション・テンプレート・ライブラリ(Q&Aシステム、ホームページジェネレーターなど含む) 分刻みの展開が可能。具体的な違いは反映されています：
- コード容量削減 90%Pythonで500行必要だった論理が、3～5文の自然言語で置き換えられる。
- テストサイクルの圧縮自動評価機能により、手作業による検証が不要
技術力の比較
従来のローコード・プラットフォームとは異なり、ワードウェアはユニークだ：
- マルチモデルミキシング1つのアプリケーションでGPT-4(アイデア生成)とLLAMA(局所推論)の両方を呼び出すことができます。
- 動的最適化実行時に最も費用対効果の高いモデルを自動選択
エコロジカル・アドバンテージ
内蔵コミュニティ知識ベース検証済みのプロンプトテンプレートやプロセス設計を含むこの集合的な知恵の蓄積は、従来の開発モデルでは得られなかったものである。コミュニティで共有されている電子商取引のコピー生成テンプレートを70%使用することで、新規ユーザーが同様のアプリケーションを構築する時間を短縮できることを示す事例がある。
この答えは記事から得たものである。ワードウェア：自然言語のモジュール性を利用したAIアプリケーションの構築について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 従来のAI開発手法に対するワードウェアの利点は何ですか？
