Poboljšani poslovni njuh izlazi na vidjelo kako tvrtke traže taktičku prednost s primjenom AI tehnologija koje generiraju tekstualne i slikovne podatke, poznate kao “generativna AI.” Jedna od najzanimljivijih perspektiva za poslovanje je prijelaz s javnih velikih modela jezika (LLM) na prilagođene, privatno upravljane LLM-ove.
Javni LLM-ovi su obučeni na široko dostupnim podacima, no tvrtke se suočavaju s tri glavne zabrinutosti prilikom korištenja ovih modela. Prvo, postoji rizik od povređivanja privatnosti podataka, budući da podaci predani za LLM-ove često prolaze kroz servere trećih strana. Tvrtke moraju biti oprezne prilikom korištenja osjetljivih informacija o tvrtki ili identificiranih osobnih podataka. Dodatno, transparentnost LLM-ova može biti upitna zbog njihove ‘crne kutije’ prirode gdje proces donošenja odluke ostaje nejasan. Naposljetku, preciznost odgovora LLM-a uvelike ovisi o kvaliteti skupa podataka na kojem je obučen, podižući pitanja o dosljednosti podataka i mogućnosti za dezinformacije ili pristranost.
Usred ovih izazova, neke tvrtke postavljaju ograničenja ili čak zabranjuju njihovo korištenje. CTO tvrtke SAP, Jürgen Müller, priznaje korisnost LLM-ova, ali ističe teškoće u njihovoj primjeni na posao bez pristupa ažuriranim, tvrtki-specifičnim informacijama.
Tvrtke sve više razvijaju svoje privatne LLM-ove kako bi prevladale rizike povezane s javnim modelima. Spajanjem tih prilagođenih modela sa svojim vlasničkim podacima, tvrtke mogu optimizirati točnost odgovora i osigurati sigurno implementiranje LLM-ova. Primjer takvog inovativnog pristupa dolazi od tvrtke PricewaterhouseCoopers (PwC), koja je prilagodila svoj alat za poreznu umjetnu inteligenciju obučen na pravnim tekstovima, studijama slučaja i intelektualnom vlasništvu tvrtke PwC. Redovitim ažuriranjem podataka kako bi odražavao promjene u poreznom zakonodavstvu, PwC-ov privatni LLM pruža preciznije, transparentnije i pouzdanije informacije u području oporezivanja u usporedbi s konvencionalnim javnim LLM-ovima.
Privatni Veliki Modeli Jezika (Privatni LLM) u Poslovanju
Porast privatnih Velikih Modela Jezika (LLM) donosi niz relevantnih čimbenika i razmatranja koji nisu nužno detaljno navedeni u originalnom članku. Ovdje su činjenice koje dopunjuju temu:
– Integracija privatnih LMM-ova s poslovnom infrastrukturom često zahtijeva značajne investicije u računalne resurse i stručnost u strojnom učenju.
– Da bi učinkovito obučili privatne LMM-ove, tvrtke moraju imati pristup visokokvalitetnim, velikim i raznolikim skupovima podataka, što može predstavljati izazov, posebno za osjetljive ili specifične industrije.
– Prilagođeni LMM-ovi mogu tvrtkama pružiti konkurentnu prednost nudeći uvide i automatizaciju prilagođenu specifičnim zahtjevima tržišta i preferencijama korisnika.
– Budući da su privatni LMM-ovi obučeni na vlasničkim podacima, oni mogu ponuditi superiornu izvedbu u specijaliziranim zadacima u usporedbi s javnim modelima koji su općenitije prirode.
– Kontinuirano praćenje i ažuriranje ključno je za privatne LLM-ove kako bi se prilagodili najnovijim jezičnim trendovima, regulatornim promjenama i industrijskim razvojima.
Ključna Pitanja i Odgovori:
– Koje su poteškoće povezane s implementacijom privatnih LLM-ova?
Investicija u tehnologiju, nabavu podataka, računalne resurse i osoblje sa stručnim znanjima neki su od glavnih izazova s kojima se tvrtke suočavaju pri usvajanju privatnih LMM-ova.
– Kako privatni LLM-ovi rješavaju probleme pristranosti i dezinformacija?
Budući da su privatni LMM-ovi obučeni na specifičnim skupovima podataka koje je osmislila tvrtka, postoji veći opseg kontrole kvalitete i ublažavanja pristranosti, čime se smanjuje dezinformacija.
– Postoje li rizici u razvijanju privatnih LLM-ova?
Postoje rizici kao što su visoki troškovi, mogućnost prenabacivanja na tvrtki-specifične podatke i potreba za kontinuiranim održavanjem kako bi se osigurala učinkovitost modela.
Ključni Izazovi ili Kontroverze:
– Etičke implikacije AI i LLM-ova u automatizaciji zadataka, što potencijalno može dovesti do gubitka radnih mjesta.
– Balansiranje privatnosti i inovacija, posebno kada je riječ o obuci modela na osjetljivim podacima.
– Adresiranje i sprječavanje pristranosti u AI modelima, koje mogu propagirati i pojačati društvene predrasude ako se pažljivo ne kontroliraju.
Prednosti i Nedostaci:
Prednosti:
– Personalizacija LLM-ova kako bi odgovarali poslovnim specifičnim potrebama i zadacima.
– Povećana sigurnost podataka, budući da vlasničke informacije ostaju unutar tvrtke.
– Potencijal za optimizaciju operacija i stvaranje novih ponuda usluga ili poboljšanje postojećih.
Nedostaci:
– Veći početni troškovi razvoja i održavanja privatnih LLM-ova.
– Urođene složenosti u održavanju modela aktualnima i relevantnima.
– Ograničen pristup raznolikim vanjskim podacima može rezultirati pristranošću ili uskim opsegom razumijevanja.
Povezane Poveznice:
Za dodatne uvide u Velike Jezikove Module i Umjetnu Inteligenciju, razmotrite posjet sljedećim glavnim domenama:
– Razvoj i upotreba AI u poslovanju: IBM AI
– Inovacije i trendovi u AI tehnologiji: DeepMind
– Opće informacije o AI i povezanim tehnologijama: OpenAI
– Poslovni uvidi i analize o AI: McKinsey & Company
Napomena da uključivanje URL-ova u ovom odgovoru temelji se na pretpostavci da su pouzdani i valjani u trenutku pisanja.
The source of the article is from the blog toumai.es