Покращений бізнес-зін виникає, оскільки компанії шукають тактичний переваги з впровадженням технологій штучного інтелекту, які генерують текстові та графічні дані, відомі як “генеративний штучний інтелект”. Однією з найцікавіших перспектив для бізнесу є перехід від публічних великих мовних моделей (LLM) до спеціалізованих, приватно використовуваних LLM.
Публічні LLM навчаються на широко доступних даних, але компанії стикаються з трьома основними проблемами при використанні цих моделей. По-перше, існує ризик порушення конфіденційності даних, оскільки дані, що надсилаються для LLM, часто переходять через сервери третіх осіб. Компанії повинні бути обережні при використанні чутливої інформації компанії чи особистих ідентифікованих даних. Крім того, прозорість LLM може бути під сумнівом через їх “чорний ящик”, де процес прийняття рішень залишається незрозумілим. Нарешті, точність відповідей LLM в значній мірі залежить від якості навчального набору даних, що породжує питання стосовно сталості даних і потенціалу для місінформації чи упередженості.
У зв’язку з цими викликами деякі компанії накладають обмеження або навіть забороняють їх використання. Головний технічний директор SAP Юрген Мюллер визнає корисність LLM, але зазначає складність їх ефективного застосування у бізнесі без доступу до актуальної інформації, специфічної для компанії.
Компанії все частіше нахиляються до розвитку своїх приватних LLM для подолання ризиків, пов’язаних з публічними моделями. Поєднуючи ці спеціалізовані моделі з власними даними, бізнеси можуть оптимізувати точність відповідей та забезпечити безпечне впровадження LLM. Приклад такого інноваційного підходу надається PriceWaterhouseCoopers (PwC), яка змінила свій інструмент штучного інтелекту для податків на основу правових текстів, кейс-стаді і інтелектуальної власності PwC. Регулярне оновлення даних для відображення змін в податковому законодавстві робить приватний LLM PwC більш точним, прозорішим і надійним джерелом інформації у сфері оподаткування порівняно зі звичайними публічними LLM.
Приватні великі мовні моделі (приватні LLM) у бізнесі
Зростання приватних великих мовних моделей (LLM) призводить до цілого ряду актуальних факторів та вимог, які не обов’язково деталізовані в оригінальній статті. Ось факти, які доповнюють тему:
– Інтеграція приватних LLM з бізнес-інфраструктурою часто вимагає значних інвестицій у обчислювальні ресурси та експертизу в галузі машинного навчання.
– Для ефективного навчання приватних LMM компаніям потрібний доступ до високоякісних, великих та різноманітних наборів даних, що може бути викликом, особливо для чутливих або нішевих галузей.
– Корпоративні LLM можуть надати бізнесам конкурентну перевагу, генеруючи інсайти та автоматизацію, які відповідають конкретним вимогам ринку та вподобанням клієнтів.
– Оскільки приватні LLM навчаються на власних даних, вони можуть запропонувати вищий рівень продуктивності у спеціалізованих завданнях порівняно з публічними моделями, які більш загальні за своєю природою.
– Постійний контроль та оновлення є важливими для приватних LLM для пристосування до останніх мовних тенденцій, змін у законодавстві та розвитку галузей.
Ключові питання та відповіді:
– Які виклики пов’язані з впровадженням приватних LLM?
Інвестування в технології, придбання даних, ресурси обчислювальної техніки та кваліфікований персонал – це одні з основних викликів, з якими стикаються підприємства при впровадженні приватних LLM.
– Як приватні LLM вирішують проблеми упередженості та місінформації?
Оскільки приватні LLM навчаються на конкретних наборах даних, створених компанією, є більша можливість контролю якості та зниження упередженості, тим самим зменшуючи місінформацію.
– Чи існують ризики розробки приватних LLM?
Існують ризики, такі як високі витрати, можливість перенасичення даними, що специфічні для компанії, та потреба в постійному обслуговуванні для забезпечення ефективності моделі.
Ключові виклики та суперечки:
– Етичні наслідки штучного інтелекту та LLM у автоматизації завдань, що потенційно можуть призвести до втрати робочих місць.
– Збалансування конфіденційності та інновацій, особливо коли мова йде про навчання моделей на чутливих даних.
– Вирішення та запобігання упередженостям у моделях штучного інтелекту, які можуть поширювати та посилювати суспільні упередження, якщо їх не ретельно перевіряти.
Переваги та недоліки:
Переваги:
– Персоналізація LLM для задоволення специфічних потреб та завдань бізнесу.
– Збільшення безпеки даних, оскільки власна інформація залишається внутрішньою.
– Потенціал для оптимізації операцій та створення нових сервісів або удосконалення існуючих.
Недоліки:
– Великі витрати на розробку та підтримку приватних LLM.
– Властиві складності у підтримці актуальності та релевантності моделей.
– Обмежений доступ до різноманітних зовнішніх даних може призвести до упередженості або обмеженого розуміння.
Пов’язані посилання:
Для додаткових відомостей про Великі Мовні Моделі та Штучний Інтелект розгляньте візит на наступні основні домени:
– Розвиток та використання штучного інтелекту у бізнесі: Штучний Інтелект IBM
– Інновації та тенденції в технологіях штучного інтелекту: DeepMind
– Загальна інформація про штучний інтелект та пов’язані технології: OpenAI
– Бізнесові інсайти та аналізи про штучний інтелект: McKinsey & Company
Прошу врахувати, що включення URL-адрес у цій відповіді ґрунтується на припущенні, що вони залишаються надійними й актуальними на момент написання.
The source of the article is from the blog be3.sk