Ettevõtete äriteadlikkus saab üha tähtsamaks, kuna ettevõtted otsivad taktikalist eelist teostades tehisintellekti tehnoloogiaid, mis genereerivad teksti- ja pildiandmeid, tuntud kui “genereeriv tehisintellekt”. Üks huvitavamaid väljavaateid ettevõtetele on üleminek avalikelt suurtelt keelemudelitelt (LLM) kohandatud, privaatselt töötavatele LLM-idele.
Avalikke LLM-e koolitatakse laialdaselt kättesaadavatel andmetel, kuid ettevõtted puutuvad kokku kolme peamise murega nende mudelite kasutamisel. Esiteks on oht andmekaitse rikkumiseks, kuna LLM-idele esitatud andmed liiguvad sageli kolmandate osapoolte serverite kaudu. Ettevõtted peavad olema ettevaatlikud, kui kasutavad tundlikke ettevõtteinfot või tuvastatavaid isikuandmeid. Lisaks võib LLM-ide läbipaistvus olla küsitav, arvestades nende “musta kasti” olemust, kus otsustusprotsess jääb varjatuks. Lõpuks sõltub LLM-ide vastuste täpsus suuresti nende koolitusandmestiku kvaliteedist, tõstes esile murekohad seoses andmekonstantaalsuse ja võimaliku eksitava või mõjutatud infoga.
Nende väljakutsetega silmitsi seistes rakendavad mõned ettevõtted piiranguid või isegi keelavad nende kasutamise. SAP tehnoloogiadirektor Jürgen Müller tunnistab LLM-ide kasulikkust, kuid märgib, et nende tõhus rakendamine äritegevuses on keerukas ilma juurdepääsuta ajakohasele ettevõttele spetsiifilisele teabele.
Ettevõtted pöörduvad üha enam oma privaatsete LLM-ide arendamise poole, et ületada avalike mudelitega kaasnevad riskid. Nende kohandatud mudelite ühendamisel ettevõtte omanduses olevate andmetega saavad ettevõtted optimeerida vastuste täpsust ja tagada LLM-ide ohutu kasutuselevõtu. Ühe sellise uuenduse näiteks on PricewaterhouseCoopers (PwC), mis kohandas oma maksude tehisintellekti abivahendi, koolitatud õigustekstidel, juhtumiuuringutel ja PwC intellektuaalomandi andmetel. Regulaarselt andmete värskendamine, et kajastada muudatusi maksuseaduses, võimaldab PwC privaatsel LLM-il pakkuda maksustamise valdkonnas võrreldes tavaliste avalike LLM-idega täpsemat, läbipaistvamat ja usaldusväärsemat teavet.
Privaatsete suurte keelemudelite (privaatsete LLM-ide) rakendamine äris
Seotud lingid:
Täiendavateks teadmisteks suurte keelemudelite ja tehisintellekti kohta ärivaldkonnas võiksite külastada järgmisi peamisi valdkondi:
– Tehisintellekti arendamine ja kasutamine ettevõtetes: IBM AI
– Innovatsioonid ja suundumused tehisintellekti tehnoloogias: DeepMind
– Üldine teave tehisintellekti ja sellega seotud tehnoloogiate kohta: OpenAI
– Ärianalüüs ja tehisintellekti kohta: McKinsey & Company
Palun märkige, et URL-ide kaasamine sellesse vastusesse põhineb eeldusel, et need jäävad usaldusväärseteks ja kehtivateks vastuse kirjutamise ajal.
The source of the article is from the blog krama.net