Zlepšené obchodné porozumenie sa začína objavovať, keď spoločnosti hľadajú taktický náskok s použitím technológií umelej inteligencie, ktoré generujú textové a obrazové dáta, známe ako „generatívna umelej inteligencie.“ Medzi najzaujímavejšie vyhliadky pre podniky patrí prechod od verejných veľkých modelov jazyka (LLM) k upraveným, súkromne prevádzkovateľným LLM.
Verejné LLM sú trénované na ľahko dostupné dáta, avšak podniky čelia trom hlavným obavám pri používaní týchto modelov. Prvý, existuje riziko zneužitia súkromia dát, keďže dáta odosielané pre LLM často prechádzajú cez servery tretích strán. Spoločnosti musia byť opatrné pri využívaní citlivých informácií o spoločnosti alebo identifikovateľných osobných údajov. Okrem toho, transparentnosť LLM môže byť pochybná, vzhľadom na svoju „black box“ povahu, kde proces rozhodovania ostáva nezrozumiteľný. Nakoniec, presnosť odpovedí LLM spočíva silne na kvalite jeho trénovacieho datasetu, čo vzbudzuje obavy o konzistentnosť dát a potenciálneho šírenia dezinformácií či predsudkov.
V tejto situácii si niektoré spoločnosti ukladajú obmedzenia alebo dokonca zakazujú ich používanie. CTO spoločnosti SAP, Jürgen Müller, uznáva úžitok z LLM, ale poukazuje na obtiažnosť ich efektívneho použitia v obchode bez prístupu k aktuálnym informáciám specifickým pre spoločnosť.
Spoločnosti sa čoraz viac snažia vyvinúť svoje súkromné LLM na prekonanie rizík spojených s verejnými modelmi. Kombináciou týchto upravených modelov so svojimi vlastnými dátami môžu podniky optimalizovať presnosť odpovedí a zabezpečiť bezpečné nasadenie LLM. Príkladom takejto inovácie je spoločnosť PricewaterhouseCoopers (PwC), ktorá upravila svoj nástroj AI asistenta pre dane trénovaný na právne texty, prípadové štúdie a duševný vlastníctvo PwC. Pravidelnou aktualizáciou dát zohľadňujúcich zmeny v daňovom práve poskytuje súkromné LLM spoločnosti PwC presnejšie, transparentnejšie a spoľahlivejšie informácie v oblasti daní v porovnaní s bežnými verejnými LLM.
Súkromné Veľké Jazykové Modely (Súkromné LLM) v Obchode
Rast súkromných Veľkých Jazykových Modelov (LLM) prináša rad relevantných faktov a úvah, ktoré nie sú nevyhnutne uvedené v pôvodnom článku. Tu sú skutočnosti, ktoré dopĺňajú tému:
– Integrovanie súkromných LLM s obchodnou infraštruktúrou často vyžaduje významné investície do výpočtových zdrojov a odborných vedomostí o strojovom učení.
– Na efektívne trénovanie súkromných LLM musia mať podniky prístup k vysokokvalitným, veľkým a rôznorodým datasetom, čo môže predstavovať výzvu, najmä pre citlivé alebo špecializované odvetvia.
– Vlastné LLM môžu podnikom poskytnúť konkurenčnú výhodu tým, že generujú poznatky a automatizácie prispôsobené konkrétnym požiadavkám trhu a preferenciám zákazníkov.
– Keďže súkromné LLM sú trénované na vlastných dátach spoločnosti, môžu ponúknuť nadštandardný výkon pri špecializovaných úlohách v porovnaní s verejnými modelmi, ktoré sú viac generalistického charakteru.
– Kontinuálne monitorovanie a aktualizácia sú kľúčové pre súkromné LLM, aby sa prispôsobili najnovším jazykovým trendom, legislatívnym zmenám a vývoju odvetvia.
Kľúčové Otázky a Odpovede:
– Aké sú výzvy spojené s implementáciou súkromných LLM?
Investície do technológií, akvizícia dát, výpočtové zdroje a odborný personál sú niektorými hlavnými výzvami, ktorým čelia podniky pri prijímaní súkromných LLM.
– Ako riešia súkromné LLM problémy s predsudkami a dezinformáciami?
Keďže súkromné LLM sú trénované na konkrétnych datasetoch kurátovaných spoločnosťou, existuje väčšia možnosť kontroly kvality a zmierňovania predsudkov, čím sa znižuje dezinformácie.
– Sú spojené nejaké riziká s vývojom súkromných LLM?
Sú riziká ako vysoké náklady, možnosť pretrenovania na dáta špecifické pre spoločnosť a potreba neustálej údržby, aby sa zabezpečilo, že model zostane efektívny.
Kľúčové Výzvy alebo Kontroverzie:
– Etické dôsledky umelej inteligencie a LLM pri automatizovaní úloh, čo môže potenciálne viesť k strate pracovných miest.
– Udržiavanie rovnováhy medzi súkromím a inováciami, najmä pokiaľ ide o trénovanie modelov na citlivé dáta.
– Riešenie a prevencia predsudkov v modeloch AI, ktoré môžu šíriť a zosilňovať spoločenské predsudky, ak sa nepozorne skontrolujú.
Výhody a Nevýhody:
Výhody:
– Personalizácia LLM na základe potrieb a úloh konkrétnej spoločnosti.
– Zvýšená bezpečnosť dát, pretože vlastné informácie zostávajú vo vnútri spoločnosti.
– Potenciál na zefektívnenie prevádzky a vytváranie nových ponúk služieb alebo zlepšovanie existujúcich.
Nevýhody:
– Vyššie počiatočné náklady na vývoj a údržbu súkromných LLM.
– Vrodené zložitosti v udržiavaní modelov aktuálnych a relevantných.
– Obmedzený prístup k rôznorodým externým dátam môže viesť k predsudkom alebo úzkej škále pochopenia.
Súvisiace Odkazy:
Pre ďalšie poznatky týkajúce sa Veľkých Jazykových Modelov a umelej inteligencie zvážte navštíviť tieto hlavné domény:
– Vývoj a využívanie umelej inteligencie v podnikoch: IBM AI
– Inovácie a trendy v technológii AI: DeepMind
– Všeobecné informácie o AI a súvisiacich technológiách: OpenAI
– Obchodné poznatky a analýzy o AI: McKinsey & Company
Upozorňujeme, že zahrnutie URL adries v tejto odpovedi je založené na predpoklade, že zostávajú spoľahlivé a platné v čase písania.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar