Izboljšana poslovna pismenost se pojavlja kot prednost za podjetja, ki iščejo taktično prednost z implementacijo tehnologij umetne inteligence, ki ustvarjajo besedilne in slikovne podatke, znane kot “generativna umetna inteligenca”. Eno najzanimivejših možnosti za podjetja je prehod iz javnih velikih jezikovnih modelov (LLM) v prilagojene, zasebno upravljane LLM.
Javni LLM-i so usposobljeni na široko dostopnih podatkih, vendar se podjetja srečujejo z tremi glavnimi pomisleki pri uporabi teh modelov. Prvič, obstaja nevarnost kršitev zasebnosti podatkov, saj podatki, posredovani za LLM-e, pogosto potujejo prek strežnikov tretjih oseb. Podjetja morajo biti previdna pri uporabi občutljivih informacij podjetja ali osebnih podatkov, ki so prepoznavni. Dodatno, transparentnost LLM-ov je lahko vprašljiva, saj je njihova narava ‘črna škatla’, kjer ostane obaljevanje odločanja nejasno. Nazadnje, natančnost odzivov LLM-a močno temelji na kakovosti podatkovnega nabora za usposabljanje, kar zbujajo skrbi glede doslednosti podatkov in možnosti za dezinformacijo ali pristranskost.
V teh izzivih nekatera podjetja uvedejo omejitve ali celo prepovejo njihovo uporabo. CTO SAP-a, Jürgen Müller, priznava uporabnost LLM-ov, vendar opozarja na težave pri njihovi učinkoviti uporabi v poslovanju brez dostopa do posodobljenih, specifičnih informacij podjetja.
Podjetja vse bolj stremijo k razvoju svojih zasebnih LLM-ov za premagovanje tveganj, povezanih z javnimi modeli. Z združevanjem teh prilagojenih modelov s svojimi ekskluzivnimi podatki lahko podjetja optimizirajo natančnost odziva in zagotovijo varno implementacijo LLM-ov. Primer take inovacije izhaja iz podjetja PricewaterhouseCoopers (PwC), ki je prilagodilo svoje orodje za davčno umetno inteligenco izobraženo na pravnih besedilih, primerih študij in intelektualni lastnini PwC-ja. Z rednim posodabljanjem podatkov za odražanje sprememb v davčni zakonodaji privatni LLM PwC zagotavlja bolj natančne, pregledne in zanesljive informacije v davčnem področju v primerjavi s tradicionalnimi javnimi LLM-i.
Zasebni Veliki Jezikovni Modeli (Zasebni LLM) v Poslovanju
Vzpon zasebnih Velikih Jezikovnih Modelov (LLM) prinaša niz relevantnih dejavnikov in razmišljanj, ki niso nujno podrobno opisana v izvirnem članku. Tukaj so dejstva, ki dopolnjujejo temo:
– Vključevanje zasebnih LLM-ov v poslovno infrastrukturo pogosto zahteva pomembne naložbe v računalniške vire in strokovno znanje na področju strojnega učenja.
– Za učinkovito usposabljanje zasebnih LMM-ov morajo podjetja imeti dostop do visoko kakovostnih, obsežnih in raznovrstnih nizov podatkov, kar lahko predstavlja izziv, še posebej za občutljive ali specializirane panoge.
– Prilagojeni LMM-i lahko podjetjem prinesejo konkurenčno prednost s spoznanji in avtomatizacijami, prilagojenimi specifičnim zahtevam trga in preferencam strank.
– Ker so zasebni LLM-i usposobljeni na ekskluzivnih podatkih, lahko ponudijo superiorno zmogljivost pri specializiranih nalogah v primerjavi s splošnimi javnimi modeli.
– Nenehno spremljanje in posodabljanje sta ključna za zasebne LLM-e, da se prilagodijo najnovejšim trendom jezika, spremembam regulative in razvojem industrije.
…
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni