מחקר חדש ומחקרים מאת דל טכנולוגיות ואינטל עונקים בהבהרה על האתגרים וההזדמנויות בהפצת AI מחולל ומודלים שפה גדולים (LLMs) בהגדרות עסקיות. ובמקום שאר הארגונים שהסתפקו בזהירות בשימוש במודלים שזמינים במסחר עקב מגבלות בגישה לנתונים ובטיחות המידע, דל טכנולוגיות ואינטל פעלו בגישה פרואקטיבית בהבנת צרכי הלקוחות שלהם.
באמצעות חקירה מרובה עוצמה, נלמדו שישה שיעורים יקרים שיכולים לשפר באופן משמעותי את התוצאות ולהפחית את הסיכונים:
שיעור 1: יש להימנע מהתחלה מחדש כאשר טורפים את מודלי LLM. במקום זאת, יש לבחור בניתוח נמוך מראש על מודלים שהוזנו מראש או להשתמש בטכניקות הנדסת תגובות כדי לשדרג את תוצאותיהם.
שיעור 2: מודלים רב שפה עוברים מעבר ליצירת טקסט ויש להם פוטנציאל עצום לעיבוד שפה טבעית (NLP) כגון זיהוי כוונת משתמש, סיווג, חיפוש סמנטי, ניתוח רגשות ואף יצירת תמונה מטקסט.
שיעור 3: יחד עם התפתחות מהירה והרחבה של מודלים רבי השפה המקוריים, עדיין יש להם הגבלות. לעבוד באמצעות מערכות עם מודלים מרובים הפועלות משולבות ומניעות הסתמכות יתרה על אחד על השני.
שיעור 4: יש לשים תשומת לב שווה למקורות נתונים כאשר הן משפיעות באופן ישיר על איכות התוצאות של LLM. לנצל מבנים כמו גרפי מידע וטכניקות פירוק מתקדמות יכולות לשפר מאוד את התוצאות.
שיעור 5: המחיר הוא שקל לשקול בהטבת LLM. בעוד אימון והפעלת אינפרנס הם יקרים, יש דרכים למקסם באמצעות שימוש בדוגמאות פחות יקרות בענן ובמרכזי נתונים באתר.
שיעור 6: יש לקבל את ייחודו של בעיה הספציפית שלך ולהתאים את המודלים של LLM בהתאם. להשקיע בממשקי משתמש שמקלים על קלט מידע עשיר, מנתחים את המשתמשים ומעריכים את הפלטים משמעותיים ורלבנטיים.
על ידי שלבות את הלקיחה מן השיעורים הללו, הארגונים יכולים לעצב את הכוח המהפכני של AI מחולל ומודלים שפה גדולים לטובת העסק שלהם. דל טכנולוגיות ואינטל פנו דרך עבורינו לעתיד בו מתממש פוטנציאל הטכנולוגיות אלה לחלוטין בלי לפגוע בגישה לנתונים, בטיחות מידע או דאגות פרטיות. ההזדמנויות הן רחבות ומרגשות כאשר עסקים עוברים על מסע החקירה והחדשנות הזו.
The source of the article is from the blog scimag.news