Uzlabota biznesa izpratne ir aktualitāte, jo uzņēmumi tiecas pēc taktiskas priekšrocības, izmantojot AI tehnoloģijas, kas ģenerē teksta un attēlu datus, pazīstamas kā “ģeneratīvā AI”. Viens no interesantākajiem aspektiem uzņēmējdarbībai ir pāreja no publiskiem lieliem valodu modeļiem (LLM) uz pielāgotiem, privāti darbināmiem LLM.
Publiskie LLM ir apmācīti, izmantojot plaši pieejamus datus, bet uzņēmumi saskaras ar trim galvenajām problēmām, izmantojot šos modeļus. Pirmkārt, pastāv datu privātuma pārkāpuma risks, jo datu, ko iesniedz LLM, parasti iet cauri trešo personu serveriem. Uzņēmumiem jārīkojas piesardzīgi, izmantojot jutīgu uzņēmuma informāciju vai identificējamus personīgus datus. Papildus tam, LLM pārredzamība var būt apšaubāma, ņemot vērā to “melno kasti” dabu, kur lēmumu pieņemšanas process paliek noslēpumains. Beigās, LLM precizitāte ir atkarīga no apmācības datu kopas kvalitātes, radot bažas par datu saskaņotību un iespējamu dezinformāciju vai izkropļojumu.
Šajos izaicinājumos dažas kompānijas ierobežo izmantošanu vai pat liek pilnībā atturēties no to izmantošanas. SAP tehniskais direktors Jūrgens Mūleris atzīst, ka lielu valodu modeļi ir noderīgi, bet norāda uz grūtībām to efektīvā pielietošanā biznesā bez piekļuves aktuālai, uzņēmumam konkrētai informācijai.
Uzņēmumi arvien vairāk vēlas izveidot savus privātos LLM, lai pārvarētu ar publiskajiem modeļiem saistītos riskus. Apvienojot šos pielāgotos modeļus ar savu īpašuma datiem, uzņēmumi var optimizēt atbildes precizitāti un nodrošināt drošu LLM izvietošanu. Viens piemērs šādai inovācijai nāk no “PricewaterhouseCoopers” (PwC), kas pielāgoja savu nodokļu AI asistenta rīku, apmācīts uz likumu tekstiem, gadījumu pētījumiem un PwC intelektuālo īpašumu. Regulāri atjauninot datus, lai atspoguļotu izmaiņas nodokļu likumos, PwC privātais LLM nodrošina precīzāku, pārredzamāku un uzticamāku informāciju nodokļu jomā salīdzinājumā ar parastiem publiskajiem LLM.
Privātie lieli valodu modeļi (privātie LLM) biznesā
Privāto lielu valodu modeļu (LLM) pieaugums ienes līdzi virkni svarīgu faktoru un apsvērumu, kas ne vienmēr detalizēti aprakstīti oriģinālajā rakstā. Šeit ir faktu, kas papildina tēmu:
– Privāto LLM iekļaušana biznesa infrastruktūrā parasti prasa ievērojamu ieguldījumu aprēķinu resursos un mašīnmācības ekspertīzes.
– Lai efektīvi apmācītu privātos LMM, uzņēmumiem jāpiekļūst augstas kvalitātes, lielām un dažādām datu kopām, kas var būt izaicinājums, it īpaši jutīgām vai nišas nozarēm.
– Pielāgotie LLM var dot uzņēmumiem konkurētspējīgu priekšrocību, ģenerējot atziņas un automatizācijas, kas pielāgotas konkrētiem tirgus pieprasījumiem un klientu preferencei.
– Tā kā privātie LLM ir apmācīti uz īpašajiem datiem, tie var piedāvāt izcilu veiktspēju specializētās uzdevumos salīdzinājumā ar publiskajiem modeļiem, kas ir vairāk vispārīgi raksturojoši.
– Nepieciešamīgs pastāvīgs uzraudzības un atjaunināšanas process privātiem LLM, lai tiem pielāgotos jaunākajiem valodas tendencēm, reglamentējošām izmaiņām un nozares attīstībai.
Svarīgie jautājumi un atbildes:
– Kādas ir izšķiršanās ar privātiem LLM saistītie izaicinājumi?
Tehnoloģiju, datu iegūšanas, skaitļošanas resursu ieguldīšana un kvalificēta personāla klātbūtne ir galvenie izaicinājumi, ar kuriem uzņēmumi saskaras, pieņemot privātus LLM.
– Kā privātie LLM risina jautājumus ar izkropļojumu un dezinformāciju?
Tā kā privātie LLM ir apmācīti ar uzņēmuma sastādītajām specifiskajām datu kopām, ir lielākas iespējas kvalitātes kontrole un tendencēm veiktas izkropļojumu mazināšanas, tādējādi samazinot dezinformāciju.
– Vai ir kādas riskas, attīstot privātos LLM?
Risks, kā augstas izmaksas, pārmērīgas pielāgošanas uzņēmuma specifiskajiem datiem iespējamība un nepieciešamība pēc nepārtrauktas uzturēšanas, lai nodrošinātu, ka modelis paliek efektīvs.
Svarīgie izaicinājumi vai kontroverses:
– Etiskie aspekti saistībā ar AI un LLM automātisko uzdevumu automatizēšanu, kas potenciāli var izraisīt darba vietu nomaiņu.
– Balanss starp privātumu un inovāciju, it īpaši, apmācot modeļus jutīgos dati.
– Biāžu risināšana un novēršana AI modeļos, kas var izplatīties un stiprināt sabiedrības iepriekšējās atkārtības, ja tās nav uzmanīgi pārbaudītas.
Priekšrocības un trūkumi:
Priekšrocības:
– LLM personalizācija, lai apmierinātu uzņēmuma konkrētās vajadzības un uzdevumus.
– Palielināta datu drošība, jo īpašuma informācija paliek uzņēmumā.
– Potenciāls operāciju optimizēšanai un jaunu pakalpojumu piedāvājumu izveidošanai vai esošo uzlabošanai.
Trūkumi:
– Lielākas iepriekšējās izmaksas, lai izstrādātu un uzturētu privātos LLM.
– Iespējamās sarežģītības, lai uzturētu modeļus aktuālus un saistošus.
– Ierobežota pieeja daudzdažādiem ārējiem datiem var izraisīt biāžu vai ierobežotas saprašanas apjoma risku.
Saistītie saites:
Lai iegūtu papildu atziņas par lielajiem valodu modeļiem un mākslīgā intelekta apgūšanu, apmeklējiet šīs galvenās domēnas:
– AI izstrāde un izmantošana biznesā: IBM AI
– Inovācijas un tendences AI tehnoloģijās: DeepMind
– Vispārīga informācija par AI un saistītajām tehnoloģijām: OpenAI
– Biznesa atziņas un analīze par AI: McKinsey & Company
Lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā atbildē iekļautās URL saites tiek darītas pieņēmums, ka tās paliek uzticamas un derīgas raksts rakstīšanas laikā.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar