Подобряване на бизнес компетентността възниква, докато компаниите търсят тактическо предимство с въвеждането на AI технологии, които генерират текстови и изображенияни данни, известни като „генеративен AI“. Сред най-привлекателните перспективи за бизнеса е преминаването от обществени големи езикови модели (LLMs) към персонализирани, частно управлявани LLMs.
Обществените LLMs се обучават върху широко достъпни данни, но компаниите срещат три основни проблема при използването на тези модели. Първо, съществува риск от нарушения на данните за личността, тъй като данните, предоставяни за LLMs, често преминават през сървъри на трети страни. Компаниите трябва да проявят внимание, когато използват чувствителна информация за компанията или лични данни. Освен това, прозрачността на LLMs може да бъде въпросителна, поради техния „черен кутия“ характер, където процесът на вземане на решения остава неясен. Накрая, точността на отговорите на LLM зависи тежко от качеството на неговия обучаващ набор от данни, като възникват притеснения относно консистентността на данните и възможността за дезинформация или предвзетост.
Сред тези предизвикателства някои компании налагат ограничения или дори забраняват техните използвания. CTO на SAP, Юрген Мюлер, признава полезността на LLMs, но посочва трудността в прилагането им ефективно в бизнеса без достъп до актуална, специфична за компанията информация.
Компаниите все повече се стремят да развия своите частни LLMs, за да преодолеят рисковете, свързани с публичните модели. Чрез съчетаване на тези персонализирани модели с техните собствени данни, бизнесите могат да оптимизират точността на отговорите и да осигурят безопасното внедряване на LLMs. Пример за такова иновационност произтича от PricewaterhouseCoopers (PwC), която персонализира своето помощно AI инструмент за данъци, обучен върху правни текстове, случаи и интелектуална собственост на PwC. Чрез редовно актуализиране на данните, за да отразяват промените в данъчното законодателство, частният LLM на PwC предоставя по-точна, прозрачна и надеждна информация в областта на данъчното облагане в сравнение с конвенционалните публични LLMs.
Частни Големи Езикови Модели (Частни LLMs) в Бизнеса
Израстването на частни Големи Езикови Модели (LLMs) води до множество съществени фактори и обсъждания, които не са необходимо подробно посочени в оригиналната статия. Ето факти, които допълват темата:
– Интегрирането на частни LLMs с бизнес инфраструктурата често изисква значителни инвестиции в изчислителни ресурси и експертиза в машинно обучение.
– Заефективно обучаване на частни LMMs, бизнесите трябва да имат достъп до висококачествени, големи и разнообразни данни, което може представляват предизвикателство, особено за чувствителни или специфични индустрии.
– Персонализираните LLMs могат да предоставят на бизнеса конкурентно предимство, като генерират информация и автоматизации, насочени към специфични пазарни изисквания и предпочитания на клиентите.
– Тъй като частните LLMs се обучават върху собствени данни, те могат да предложат по-добра производителност в специализирани задачи в сравнение с публичните модели, които са по-общи по характер.
– Постоянното мониториране и актуализиране са от съществено значение за частните LLMs, за да се адаптират към последните езикови тенденции, регулаторни промени и индустриални развития.
Ключови Въпроси и Отговори:
– Какви са предизвикателствата, свързани с внедряването на частни LLMs?
Инвестиции в технологии, придобиване на данни, компютърни ресурси и квалифициран персонал са някои от основните предизвикателства, пред които стоят бизнесите при приемането на частни LLMs.
– Как частните LLMs се справят с проблемите на предубежденията и дезинформацията?
Тъй като частните LLMs са обучени върху специфични данни, подбрани от компанията, се предоставя по-голям обхват за контрол на качеството и уменшаване на предубежденията, намалявайки така дезинформацията.
– Има ли рискове при разработването на частни LLMs?
Има рискове като високи цени, възможността от прекомерно приспособяване към специфични данни на компанията и необходимостта от постоянна поддръжка, за да се гарантира, че моделът остава ефективен.
Ключови Предизвикателства или Контроверзии:
– Етичните импликации на изкуствения интелект и LLMs в автоматизирането на задачи, което може да доведе до изтласкване от работа.
– Балансиране на поверителността и иновациите, особено когато става дума за обучаване на модели върху чувствителни данни.
– Адресиране и предотвратяване на предубежденията в моделите на ИИ, които могат да се разпространят и усилят обществените предразсъдъци, ако не се проверят внимателно.
Предимства и Недостатъци:
Предимства:
– Персонализация на LLMs, за да отговарят на специфичните бизнес нужди и задачи.
– Увеличена сигурност на данните, тъй като собствената информация остава в компанията.
– Потенциал за оптимизиране на операциите и създаване на нови услуги или подобряване на съществуващите.
Недостатъци:
– По-големи първоначални разходи за разработване и поддържане на частни LLMs.
– Вградените сложности в поддържането на моделите актуални и релевантни.
– Ограничен достъп до разнообразни външни данни може да доведе до предубеждения или ограничен обхват на разбиране.
Свързани Линкове:
За допълнителни прозрения в Големите Езикови Модели и Изкуствения Интелигент, моля, разгледайте тези основни домейни:
– Развитието и използването на ИИ в бизнеса: IBM AI
– Иновации и тенденции в технологиите на ИИ: DeepMind
– Обща информация за ИИ и свързаните технологии: OpenAI
– Бизнес съвети и анализ на ИИ: McKinsey & Company
Моля, обърнете внимание, че включването на URL-и в този отговор се базира на предположението, че те са достоверни и валидни към момента на писане.
The source of the article is from the blog mendozaextremo.com.ar