Parannettu liiketoiminnallinen osaaminen nousee esiin, kun yritykset etsivät taktista etua tekoälyteknologioiden käytöllä, jotka tuottavat teksti- ja kuvatietoa, tunnettuna ”generatiivisena tekoälynä.” Yksi yritysten kiehtovimmista tulevaisuudennäkymistä on siirtyminen julkisista suurista kielimalleista (LLM) räätälöityihin, yksityisesti käytettyihin LLM-malleihin.
Julkinen LLM on koulutettu helposti saatavilla olevilla tiedoilla, mutta yritykset kohtaavat kolme tärkeää huolenaihetta näiden mallien käytössä. Ensin, on riski tietosuojarikkomuksista, sillä LLM:ille toimitetut tiedot kulkevat usein kolmannen osapuolen palvelimien kautta. Yritysten on oltava varovaisia käyttäessään herkkiä yritystietoja tai tunnistettavia henkilötietoja. Lisäksi, LLM:ien läpinäkyvyys voi olla kyseenalaista niiden ’mustan laatikon’ luonteesta johtuen, missä päätöksentekoprosessi jää epäselväksi. Viimeiseksi, LLM:n vastausten tarkkuus perustuu vahvasti sen koulutusdatan laatuun, mikä herättää huolta tiedon johdonmukaisuudesta ja mahdollisuuksista virheelliseen informaatioon tai vinoutumiin.
Näiden haasteiden keskellä jotkut yritykset asettavat rajoituksia tai jopa kieltävät niiden käytön. SAP:n CTO Jürgen Müller tunnistaa LLM:ien hyödyn, mutta huomauttaa vaikeuksista soveltaa niitä tehokkaasti liiketoimintaan ilman pääsyä ajan tasalla oleviin, yrityskohtaisiin tietoihin.
Yritykset ovat yhä enemmän kiinnostuneita kehittämään omia LLM-mallejaan välttääkseen julkisten mallien liittyvät riskit. Yhdistämällä nämä räätälöidyt mallit omaan dataansa yritykset voivat optimoida vastausten tarkkuuden ja varmistaa LLM:ien turvallisen käyttöönoton. Esimerkkinä tällaisesta innovaatiosta on PricewaterhouseCoopers (PwC), joka räätälöi verotuksen tekoälyavustajatyökalunsa koulutettuna oikeudellisilla teksteillä, tapaustutkimuksilla ja PwC:n immateriaalioikeuksilla. Päivittämällä dataa säännöllisesti vastaamaan muutoksia verolainsäädännössä PwC:n yksityinen LLM tarjoaa tarkempaa, läpinäkyvämpää ja luotettavampaa tietoa verotukseen liittyen verrattuna perinteisiin julkisiin LLM:ii…
Private Large Language Models (Private LLMs) in Business
Yksityisten suurten kielimallien (LLM) nousu tuo esiin joukon merkityksellisiä tekijöitä ja harkittavia seikkoja, joita ei välttämättä ole määritelty alkuperäisessä artikkelissa. Tässä on tosiasioita, jotka täydentävät aihetta:
– Yksityisten LLM:ien integroiminen yritysten infrastruktuuriin vaatii usein merkittäviä sijoituksia laskentaresursseihin ja koneoppimisen asiantuntemukseen.
– Yritysten on pystyttävä kouluttamaan yksityisiä LMM:iä tehokkaasti korkealaatuisella, suurella ja monipuolisella datalla, mikä voi olla haasteellista, erityisesti herkissä tai erikoisaloihin liittyvissä teollisuudenaloissa.
– Mukautetut LLM:t voivat antaa yrityksille kilpailuedun tuottamalla oivalluksia ja automaatiota, jotka on räätälöity markkinoiden vaatimuksiin ja asiakkaiden mieltymyksiin.
– Koska yksityiset LLM:t koulutetaan omalla datalla, ne voivat tarjota parempaa suorituskykyä erikoistuneissa tehtävissä verrattuna julkisiin malleihin, jotka ovat yleisluonteisempia.
– Jatkuva seuranta ja päivittäminen ovat elintärkeitä yksityisten LLM:ien sopeutumiselle uusimpiin kielitrendeihin, säädösmuutoksiin ja alan kehityksiin.
Keskeiset kysymykset ja vastaukset:
– Mitä haasteita liittyy yksityisten LLM-mallien käyttöönottoon?
Teknologian, datan hankinnan, laskentaresurssien ja koulutetun henkilöstön sijoittamisen lisäksi pääsy on yksi tärkeimmistä haasteista yrityksille, jotka ottavat käyttöön yksityisiä LLM:iä.
– Miten yksityiset LLM:t käsittelevät vinoutumien ja virheellisen informaation ongelmia?
Koska yksityiset LLM:t on koulutettu yrityksen kuratoimilla tietoaineistoilla, niissä on suurempi mahdollisuus laadunvalvontaan ja vinoumien lieventämiseen, vähentäen näin virheellistä informaatiota.
– Onko yksityisten LLM-mallien kehittämisessä riskejä?
Ris…
Keskeiset haasteet tai kiistakysymykset:
– Eettiset vaikutukset tekoälyn ja LLM:ien automatisoinnissa, mikä voi mahdollisesti johtaa työpaikkojen katoamiseen.
– Yksityisyyden ja innovaation tasapainottaminen, erityisesti kun on kyse mallien kouluttamisesta herkillä tiedoilla.
– Te…
Hyödyt ja haitat:
Hyödyt:
– LLM:ien personointi yrityksen erityistarpeisiin ja tehtäviin.
– Tiedon turvallisuuden lisääntyminen, kun omistetut tiedot pysyvät sisäisesti.
– Mahdollisuus virtaviivaistaa toimintoja ja luoda uusia palvelutarjouksia tai parantaa olemassa olevia.
Haitat:
– Suuremmat alkuinvestoinnit yksityisten LLM:ien kehittämisessä ja ylläpitämisessä.
– Olemassa olevat monimutkaisuudet mallien päivittämisessä ja relevantteina.
– Rajallinen pääsy monipuoliseen ulkoiseen dataan voi johtaa vinoumiin tai kapeaan ymmärryksen laajuuteen.
Liittyvät linkit:
Lisät…
[upota]https://www.youtube.com/embed/2j3p_aDMTNg[/upota]
The source of the article is from the blog krama.net