Zlepšené obchodní povědomí se stává důležitým faktorem, když firmy hledají taktickou výhodu s implementací technologií AI, které generují textová a obrazová data, známé jako „generativní AI“. Mezi nejzajímavější perspektivy pro firmy patří přechod z veřejných velkých jazykových modelů (LLM) k vlastním, provozovaným LLM.
Veřejné LLM jsou trénovány na široce dostupná data, ale firmy se dostávají do tří hlavních obav při používání těchto modelů. První, existuje riziko narušení ochrany dat, protože data odeslaná pro LLM často procházejí třetími stranami. Firmy musí být opatrné, když využívají citlivé informace o firmě nebo identifikovatelná osobní data. Další, transparentnost LLM může být sporná, vzhledem k jejich „black box“ povaze, kde proces rozhodování zůstává nejasný. Nakonec, přesnost odpovědí LLM spoléhá silně na kvalitu trénovacího datasetu, což vyvolává obavy ohledně konzistence dat a možnosti dezinformace či zkreslení.
V období těchto výzev některé firmy ukládají omezení či dokonce zakazují jejich používání. CTO společnosti SAP, Jürgen Müller, uznává užitečnost LLM, ale upozorňuje na obtížnost jejich efektivního použití v podnikání bez přístupu k aktualizovaným, specifickým firemním informacím.
Firmy se stále více zaměřují na vývoj svých vlastních LLM k zvládnutí rizik spojených s veřejnými modely. Kombinací těchto přizpůsobených modelů se svými vlastními daty mohou firmy optimalizovat přesnost odpovědí a zajistit bezpečné nasazení LLM. Příkladem takové inovace je společnost PricewaterhouseCoopers (PwC), která upravila svůj nástroj daňového asistenta AI trénovaný na právních texte, případových studiích a duševním vlastnictví PwC. Pravidelným aktualizováním dat tak, aby odrážel změny v daňovém zákonodárství, poskytuje vlastní LLM od PwC v oblasti zdanění přesnější, transparentnější a spolehlivější informace než běžné veřejné LLM.
Vlastní velké jazykové modely (Private LLMs) v podnikání
Vzestup vlastních velkých jazykových modelů (LLMs) přináší řadu relevantních faktorů a úvah, které nejsou nezbytně uvedeny v původním článku. Zde jsou skutečnosti, které doplňují téma:
– Integrace vlastních LLMů s obchodní infrastrukturou často vyžaduje značné investice do výpočetních prostředků a znalostí strojového učení.
– Pro efektivní trénování vlastních LLMů musí mít firmy přístup k vysoce kvalitním, rozsáhlým a rozmanitým datasetům, což může být výzvou, zejména pro citlivé nebo specializované odvětví.
– Přizpůsobené LLM mohou firmám poskytnout konkurenční výhodu tím, že generují poznatky a automatizace přizpůsobené specifickým požadavkům trhu a preferencím zákazníků.
– Jelikož jsou vlastní LLM trénovány na vlastních datech, mohou nabídnout nadřazený výkon ve specializovaných úkolech ve srovnání s veřejnými modely, které jsou obecnější povahy.
– Trvalé monitorování a aktualizace jsou klíčové pro to, aby vlastní LLM byly schopné přizpůsobit se nejnovějším jazykovým trendům, regulačním změnám a událostem v odvětví.
Klíčové Otázky a Odpovědi:
– Jaké jsou výzvy spojené s implementací vlastních LLM? Investice do technologie, akvizice dat, výpočetních prostředků a kvalifikovaného personálu jsou některé z hlavních výzev, kterým čelí firmy při implementaci vlastních LLM.
– Jak se vlastní LLM vyrovnávají s problémy zkreslení a dezinformací? Jelikož jsou vlastní LLM trénovány na specifických datasetech kurátovaných společností, existuje větší možnost kontroly kvality a snížení zkreslení, čímž se snižuje dezinformace.
– Existují nějaká rizika spojená s rozvojem vlastních LLM? Existují rizika jako vysoké náklady, možnost přeučení na firemní data a nutnost neustálé údržby, aby zůstal model účinný.
Klíčové Výzvy nebo Kontroverze:
– Etické důsledky umělé inteligence a LLM při automatizaci úkolů, která by mohla vést k propouštění zaměstnanců.
– Udržení rovnováhy mezi soukromím a inovací, zvláště pokud jde o trénování modelů na citlivá data.
– Adresační a prevence zkreslení v modelech AI, která mohou šířit a zesilovat společenské předsudky, pokud nejsou pečlivě kontrolovány.
Výhody a Nevýhody:
Výhody:
– Personalizace LLM pro splnění specifických potřeb a úkolů firmy.
– Zvýšená bezpečnost dat, protože citlivé informace zůstávají v rámci firmy.
– Potenciál zefektivnění operací a vytvoření nových nabídek služeb nebo zlepšení stávajících.
Nevýhody:
– Větší počáteční náklady na vývoj a údržbu vlastních LLM.
– Základní komplexity v udržování modelů aktuální a relevantní.
– Omezený přístup k různorodým externím datům může vést k zkreslení nebo úzkému rozsahu porozumění.
Příbuzné odkazy:
Pro další poznatky o Velkých Jazykových Modelech a Umělé Inteligenci zvažte návštěvu těchto hlavních domén:
– Vývoj a použití AI v podnikání: IBM AI
– Inovace a trendy v technologii AI: DeepMind
– Obecné informace o AI a souvisejících technologiích: OpenAI
– Obchodní poznatky a analýzy o AI: McKinsey & Company
Upozorňujeme, že zahrnutí URL adres v tomto odpovědi je založeno na předpokladu, že zůstávají spolehlivé a platné v čase psaní.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar