Modelele de limbaj mari (LLM-uri) și tehnologia AI generativă transformă modul în care companiile își desfășoară activitățile, facilitând companiilor integrarea acestor avansuri în sistemele lor. Cu opțiuni precum modelele open-source, serviciile AI bazate pe cloud și diverse licențe, implementarea LLM-urilor nu a fost niciodată atât de accesibilă.
Atunci când vine vorba despre aplicarea LLM-urilor într-un context de afaceri, companiile au o varietate de opțiuni de luat în considerare în funcție de nevoile și bugetul lor specifice. Principalele metode de integrare a LLM-urilor includ înglobarea acestora direct în sistemele companiilor sau utilizarea uneltelor AI existente furnizate de vânzători.
Integrarea directă este adesea realizată prin API-uri, permițând accesul la LLM-uri de la vânzători AI precum OpenAI. În mod alternativ, companiile pot opta pentru unelte AI gata de utilizare, cum ar fi asistentul AI ‘Microsoft Copilot’ al Microsoft, care folosește LLM pentru a răspunde la interogări în limbaj natural, și uneltele de auto-codificare ale GitHub, cum ar fi ‘GitHub Copilot’, care accelerează codificarea prin completare automată și sugestii, propulsate de variantul ‘OpenAI Codex’ al lui OpenAI.
În plus, giganți software precum Salesforce, Oracle și SAP oferă acces la LLM-uri în cadrul serviciilor lor. Oracle permite utilizarea LLM-urilor prin ‘Oracle Cloud Infrastructure’ (OCI), facilitând și instruirea LLM-urilor personalizate cu date proprietare. SAP este implicat în integrarea datelor clienților cu LLM-urile, gestionând datele sub formă de vector în cadrul sistemului său ERP, ‘SAP S/4HANA Cloud’, permițând LLM-urilor să răspundă la interogări bazate pe datele companiei.
Alegerea corectă a unui LLM pentru utilizarea în afaceri necesită o considerație atentă. Atunci când se decide între LLM-urile proprietare sau open-source, trebuie să cântăriți avantajele imediate și beneficiile abonamentului ale modelelor proprietare împotriva economiilor potențiale de costuri ale modelelor open-source, deși costurile de operare și instruire trebuie luate în considerare în cazul acestora din urmă. Adesea, sunt necesare resurse computaționale semnificative pentru instruirea LLM-urilor, iar furnizorii de servere oferă produse proiectate special pentru a gestiona eficient sarcinile de lucru AI.
LLM-urile open-source de renume includ ‘LLaMa2’ al Meta Platforms, ‘BERT’ al Google și ‘Falcon-40B’ al Institutei de Inovare Tehnologică. Companiile pot folosi unelte de comparație precum ‘Open LLM Leaderboard’ al Hugging Face pentru a înțelege mai bine punctele forte, slăbiciunile și eficiențele hardware ale diverselor LLM-uri.
Explorarea în lumea LLM-urilor private va continua pe măsură ce întreprinderile le iau în considerare drept opțiuni viabile pentru adoptare.
The source of the article is from the blog anexartiti.gr